Рекомендуемая конфигурация компьютера для установки Stable Diffusion
ОС | Windows 10/11 64bit |
Процессор | Intel Core i5-8600K или AMD Ryzen 5 2600X (или лучше) |
Оперативная память | 16 ГБ (или больше) |
Видеокарта | NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB. Рекомендуется: NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB (или лучше) |
Свободное место на диске | 100 ГБ (или больше) |
Дополнительно | SSD-накопитель значительно ускорит работу |
Для достижения наилучших результатов рекомендуется использовать компьютер с конфигурацией, соответствующей или превышающей рекомендуемую.
Рассмотрим установку Stable Diffusion на примере такой ее сборки, как AUTOMATIC1111.
Почему сборка Automatic1111 является наиболее предпочтительной для Stable Diffusion:
1. Простота установки:
- Сборка Automatic1111 поставляется в виде готового к использованию пакета, что значительно упрощает установку и настройку Stable Diffusion.
- Вам не нужно вручную скачивать и компилировать код, что может быть сложно для начинающих пользователей.
2. Удобный интерфейс:
- Сборка Automatic1111 имеет удобный графический интерфейс пользователя (GUI), который позволяет легко управлять настройками Stable Diffusion и генерировать изображения.
- GUI также включает в себя множество дополнительных функций, таких как предпросмотр изображений, история генераций и управление моделями.
3. Поддержка нескольких платформ:
- Сборка Automatic1111 доступна для Windows, macOS и Linux, что делает ее доступной для пользователей разных платформ.
4. Активное сообщество:
- Сборка Automatic1111 имеет активное сообщество пользователей, которые постоянно создают новые модели, плагины и обучающие материалы.
- Это сообщество может помочь вам решить любые проблемы, которые могут возникнуть у вас при использовании Stable Diffusion.
5. Регулярные обновления:
- Сборка Automatic1111 регулярно обновляется новыми функциями, исправлениями ошибок и улучшениями производительности.
- Это гарантирует, что вы всегда будете иметь доступ к последним возможностям Stable Diffusion.
6. Дополнительные функции:
- Сборка Automatic1111 включает в себя несколько дополнительных функций, которые не доступны в других сборках Stable Diffusion, таких как:
- Поддержка Web UI
- Расширенные настройки генерации
- Интеграция с Google Colab
В целом, сборка Automatic1111 является наиболее предпочтительной для Stable Diffusion благодаря своей простоте использования, удобному интерфейсу, поддержке нескольких платформ, активному сообществу, регулярным обновлениям и дополнительным функциям.
Установка Stable Diffusion Automatic1111 на Windows. Подробная инструкция ↓
1. Скачиваем необходимые компоненты:
2. Установка Python:
- Запустите скачанный установщик Python.
- Следуйте инструкциям на экране, принимая все настройки по умолчанию.
- Добавьте Python в PATH.
3. Установка Git:
- Запустите скачанный установщик Git.
- Следуйте инструкциям на экране, принимая все настройки по умолчанию.
4. Клонирование репозитория Stable Diffusion Web UI:
- Откройте командную строку (Win + R, введите cmd и нажмите Enter).
- Перейдите в папку, где хотите хранить Stable Diffusion Web UI.
- Введите следующую команду:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
5. Скачивание моделей:
- Перейдите в папку stable-diffusion-webui\models.
- Скачайте необходимые модели:
- Поместите скачанные модели в папку.
6. Запуск Stable Diffusion Web UI:
- Перейдите в папку stable-diffusion-webui.
- Запустите webui-user.bat.
- В браузере откройте адрес http://127.0.0.1:7860.
7. Настройка Stable Diffusion Web UI:
- В интерфейсе Web UI выберите папку с моделями.
- При необходимости измените другие настройки.
- Нажмите кнопку «Generate», чтобы начать генерацию изображений.
8. Дополнительные советы:
- Для генерации изображений требуется видеокарта с поддержкой CUDA.
- Для более быстрой генерации можно использовать облачные сервисы, такие как Google Colab.
- В интернете есть множество обучающих материалов по работе с Stable Diffusion Web UI.
Более простой способ установки Stable Diffusion AUTOMATIC1111 ↓
Кроме стандартного метода установки, есть возможность установить портабельную версию нейросети. Такой способ не требует отдельной установки Python и Git.
Авторами сборки являются Хачатур Аванесян (XpucT) и Сергей Потапов (serpotapov).
По ссылкам ниже можно скачать портативную сборку из видео, а также модели для генерации изображений, созданные Хачатуром Аванесяном
Скачать сборку Модель Deliberate Модель Reliberate Модель Anime