Ai作画studio环境布置
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给你一口甜甜
2024-09-21 10:14:17
在 AutoDL 的算力市场中，选择合适的地区和机器配置，例如“毕业季A区”的一台 RTX 3090 机器，具备较高的计算能力。接着，选择算法镜像，例如“hugginface/transformers/”，并进行云环境初始化。
登录 JupyterLab 后，我们进入 AutoDL 的数据盘（auto-tmp），执行加速网络操作，以优化网络性能。随后，下载 stable-diffusion-web-ui 并进行环境布置。
在 stable-diffusion-webui 文件夹中，启动项目。在 launch.py 文件中，自动下载了所需的工具，如 a.clip、openclip 用于文本向量化、stablediffusion 用于图片生成、GFPGAN 用于人脸优化、taming-transformers 用于超分、k-diffusion 提升生成效率、CodeFormer 提升人脸重构、BLIP 统一多模态大模型。
如果发现下载速度较慢，可以通过 GitHub 链接直接下载模型。此外，我们还需要安装 aria2，以加速下载。安装完成后，可以下载热门插件，如台湾妹子风格 lora 和汉服妹子风格 lora。
利用从 URL 安装插件功能，简化插件安装流程。在已安装插件列表中，可以查看和管理所有已安装的脚本。
最后，通过一个 demo 教程，展示如何生成特定风格的图片。使用 civiai 网页，复制 prompt 词，选择模型进行图片生成。后续，将介绍更高级的图片优化技巧和数据集准备、模型训练方法，以及自定义 lora 的步骤。关注我，不错过精彩内容。
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