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! I+ r$ w' |/ S, SStable Diffusion安装GitHub
在安装 Stable Diffusion 模型时，通常有两种主要方式：直接从官方 GitHub 仓库克隆代码，或通过 Hugging Face 等平台安装预训练模型。下面将分别介绍这两种方法。
( ?' o8 f* t# n* U# [. H: c
2 y. x; b0 i6 N$ [+ d方法一：从 GitHub 克隆代码
克隆 Stable Diffusion 仓库

首先，你需要从 GitHub 克隆 Stable Diffusion 的官方仓库。截至目前（2023年），官方仓库地址为：
# I2 v: C3 N/ K, a2 d- J" N
https://github.com/CompVis/stable-diffusion

在终端中，使用以下命令克隆仓库：

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
" j) x: U7 x- b$ e
3 o" {4 z, t8 R: A0 p设置环境

$ O- g( S4 w* X. I: T安装必要的依赖。Stable Diffusion 需要 Python 和一些特定的库。你可以使用 requirements.txt 文件中的依赖来安装它们。首先，确保你的 Python 版本符合要求（通常是 Python 3.8 或更高）。然后，使用以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

) q5 F9 l# [7 f* p4 \( P/ j运行 Stable Diffusion
6 S$ P/ V; E+ j: W+ n3 W- J! L$ Z1 n6 |
( d9 \8 Y0 E. I根据你的具体需求，你可以运行不同的脚本。例如，如果你只是想测试模型，可以运行：

python scripts/txt2img.py --prompt "a photo of an astronaut riding a horse"

. S, A6 g! f& s3 {' H方法二：通过 Hugging Face 安装预训练模型
2 M$ h4 J7 X0 v4 f如果你只是想使用预训练的模型而不想从源代码开始，你可以使用 Hugging Face 的 diffusers 库来加载和使用 Stable Diffusion 模型。
0 b: L. j- f0 q2 e8 E
安装 diffusers

首先，安装 diffusers 库：

pip install diffusers transformers scipy
1 J& ^/ V/ e% n# v0 |! v. Z
' w5 g' w& K$ ?  c- |加载和使用模型
# i" k0 f* h7 |
# h1 S. L$ E% e4 v使用以下代码加载和使用 Stable Diffusion 模型：
6 g7 E% @0 ^9 f6 R6 h4 K: \" P- v
' E4 K$ c+ j6 K3 H  gfrom diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
3 Z; M' ]" _6 z/ y) H: F& ?& ]
  O. _, Y- s8 e, jdevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"  # 使用官方预训练模型ID
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True)
0 I, j- J1 x5 w' U+ {$ ?- N) rpipe = pipe.to(device)

' I5 J8 {& g3 iimage = pipe("a photo of an astronaut riding a horse", guidance_scale=7.5)
% E( I/ I- K# C. d& pimage[0].save("astronaut_riding_horse.png")
+ }" f, U% C, x, l0 B  ]+ a* @
确保替换 use_auth_token=True 中的 True 为你的 Hugging Face 访问令牌，如果你有的话。如果没有，可以省略或设置为 None。你可以在 Hugging Face 的网站上获取访问令牌。

通过上述任何一种方法，你都可以开始使用 Stable Diffusion 生成图像了。选择哪种方法取决于你的具体需求，比如是否需要自定义模型或只是快速开始使用预训练模型。

% u8 C$ H* y$ q, Q/ t) Y- o提示：AI自动生成，仅供参考
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参考