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配备至少8GB VRAM的GPU#xff0c;如果你的电脑只有CPU#xff0c;请看到最后。根据部署规模#xff0c;需要足够的CPU和RAM。
软件要求#xff1a;
Python 3.7或更高版本。支持NVIDIA GPU的PyTorch。Hugging Face的Diffusers库。Hugging Face的Tr…硬件要求
配备至少8GB VRAM的GPU如果你的电脑只有CPU请看到最后。根据部署规模需要足够的CPU和RAM。
软件要求
Python 3.7或更高版本。支持NVIDIA GPU的PyTorch。Hugging Face的Diffusers库。Hugging Face的Transformers库。
步骤
1. 设置Python环境
安装Python并创建一个虚拟环境
python -m venv stable-env
source stable-env/bin/activate # 在Windows上使用 stable-env\Scripts\activate2. 安装依赖
安装CUDA支持的PyTorch
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cuda113安装diffusers和transformers
pip install diffusers transformers3. 下载和加载模型
使用Hugging Face模型库下载Stable Diffusion
from diffusers import StableDiffusionPipeline
model StableDiffusionPipeline.from_pretrained(CompVis/stable-diffusion-v1-4, use_auth_tokenYOUR_HUGGINGFACE_TOKEN)
model.to(cuda)4. 运行模型
根据提示生成图像
prompt A girl who is play cello at a Church
image model(prompt)[sample][0]
image.save(output.png)生成的图片长这样 如果您没有GPU仍然可以部署并使用Stable Diffusion但您需要为处理时间显著变慢做好准备尤其是对于像图像生成这样的计算密集型任务。以下是如何在没有GPU的系统上管理和优化Stable Diffusion的使用方法
当只使用CPU时关键是要合理设定性能预期。在GPU上可能需要几秒钟的图像生成任务在CPU上可能需要几分钟。
在CPU上运行的步骤和GPU类似
修改您的设置以确保它在CPU上运行通过在代码中明确指定设备。例如如果您使用的是diffusers库可以按以下方式调整您的管道设置
from diffusers import StableDiffusionPipeline# 加载模型设置设备为CPU
model StableDiffusionPipeline.from_pretrained(CompVis/stable-diffusion-v1-4, use_auth_tokenTrue)
model.to(cpu)大家有任何问题可以在留言区讨论。
