大家好,AI 绘画是 23 年最火的技术之一。对程序员来说,以前我们想做个网站,会经常因为没有图片素材而发愁;而现在用 AI 绘画技术,想要什么图片,只要输入文字就能快速生成了。
设计师:我失业了?
当然,设计师有了 AI 绘画,更是如虎添翼,可以给自己增加无穷的灵感,那么问题来了,这么牛的 AI 绘画技术,我们如何使用呢?
我们肯定需要一个强大的 AI 绘画工具。目前主流的 AI 绘画工具有 Stable Diffusion、DreamStudio、Midjourney、DALL·E2 等,这里我推荐大家选择当前较火的 开源工具 Stable Diffusion,比起使用其他开发者封装的平台,可以更灵活、定制化地生成图像。
那么如何使用 Stable Diffusion 呢?
其实非常简单!这篇文章是一个保姆级教程,我就教大家用最简单易学的方式,快速搭建一个属于自己的 Stable Diffusion AI 绘画工具,没有限制,想画什么就能画什么。。。
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Stable Diffusion 本质上是一套开源的代码,既然是代码,就得想办法部署运行。
有没有什么云服务器,可以直接帮我们装好 Stable Diffusion 呢?让我们可以直接使用。
当然有,大厂自然能考虑到这个痛点。比如腾讯云最近新出了一个高性能应用服务 HAI
,是一款面向 AI 和科学计算的 GPU 应用服务,提供了即插即用的算力和常用的 AI 环境。
官方:https://cloud.tencent.com/product/hai
HAI 提供了很多预装的模型,能够一键部署常用的 AI 应用环境,比如本文主讲的 Stable Diffusion、LLM 等;还提供了 Python 开发者常用的 JupyterLab 等可视化界面。
简单来说,HAI = GPU 服务器 + 开箱即用的应用,就像一台给你安装好了各种软件的电脑,拿来就能使用了~
腾讯云的 HAI 不仅可以预装 Stable Diffusion,还可以选择其它 AI 模型,例如 ChatGLM2 6B、Llama2 7B、Llama 13B 等,对 AI 应用开发者会很有帮助。
还可以预装 AI 框架,比如 Pytorch2.0.0、Tensorflow2.9.0 等:
那既然我们选好了开发环境,下一步就可以开始部署 AI 绘画平台啦~
首先从腾讯云 HAI 官网进入算力管理页面,点击 新建
按钮,新增一台服务器。
指路:https://console.cloud.tencent.com/hai/instance
然后选择服务器的规格。其实这里只要设置一下实例名称,其余保持默认就好:
然后等待创建:
创建的过程中,可以进行加速设置,选择你创建的地域即可免费加速:
大概几分钟左右,GPU 服务器就创建完毕啦,可以看到 HAI 正在运行中:
然后点击算力连接,可以看到 Gradio WebUI
,这是 HAI 服务器帮我们安装好的 Stable Diffusion 使用界面:
打开它,就能够愉快地使用 AI 绘画啦~ 就这么简单!
AI 绘画是一门学问,要想画出最理想的图片,就要认真编写 prompt
,也就是输入给 AI 的文字。
如果你不知道怎么写 prompt,也很简单,可以直接从 Civitai
网站中选择一个好看的图片并直接获取到现成的 prompt。
比如这里我选一只猫:
示例图片:https://civitai.com/images/4121406
当然,也可以选择别的图(我知道你们想选什么,别想了):
言归正传。我们从上述网站中复制图片的 prompt 以及 Negative prompt,并粘贴到 Stable Diffusion 平台:
Negative prompt:用户指定模型在图像生成过程中应该避免的提示,例如畸形手脚、低画质等
还可以在 Stable Diffusion 平台设置一些其他的参数,来优化生成的效果,比如 Sampling method、Sampling steps、CFG Scale、Seed 等,这些都可以从上面的网站复制,或者自己调试。
点击 Generate,然后等待十几秒,就能看到效果了:
诶,出来了!猫出来了!
虽然猫是画出来了,但大家仔细一看就会发现,这只猫有点奇怪啊!尤其是腿和尾巴,这只猫放到 2023 年显得有点过于先进了。
这是因为 Stable Diffusion 内置的基础模型能力一般,答应我,千万别画人!我怕你晚上睡不着觉。。。
为了让图像更加真实美观,我们可以在 Civitai 找个更专业的动物模型来优化生成的图像。
首先从 Civitai 网站中下载模型:
指路:https://civitai.com/models
这里我选择的是包含 ANIMAL
标签中的第一个,如下图:
指路:https://civitai.com/models/122793/fenrisxl
点击右侧下载模型:
下载完毕后可以通过一个牛 X 的 SD 法术解析网站来查看下载的模型信息和用法:
指路:https://spell.novelai.dev/
可以按照模型用法的指示将 model 文件放到对应的文件夹中。
有个问题,怎么把模型文件放到咱的服务器上呢?
其实 HAI 在新建成功后,就会自动帮我们安装 JupyterLab
,一个基于 Web 的开源交互式开发环境,可以直接在网页上运行 Python 代码、执行终端命令来操作服务器、管理文件等。
直接在 HAI 控制台打开 JupyterLab:
进入 JupyterLab 的界面:
通过 JupyterLab,我们可以很方便地进入到 /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
目录下:
然后点击上传,将下载好的模型文件上传到服务器上:
此时会在后台默默上传,建议不要关闭当前的 JupyterLab 页面,可在 JupyterLab 下方查看文件上传进度:
然后进入 Gradio WebUI,此时可以在左上角选择我们刚刚下载的模型:
记得先点击下刷新按钮
切换好模型后,再次点击 Generate 生成,这次生成的效果图:
先看整体,嗯,不错!
再看细节,瞳孔、前爪、后腿都没问题。甚至还给我多了一部分背景,nice~
以上就是本期 AI 绘画教程,总结一下,我们能这么快、不写代码地搭建 AI 绘画平台,得益于 Stable Diffusion 的开源以及腾讯云 HAI 的能力,开箱即用真的是太爽了。