CPU에서 Stable Diffusion 실행하기

이제, 우리 중 일부는 고급 GPU가 없습니다. 괜찮습니다. 우리는 CPU에서 Stable Diffusion을 실행할 수 있습니다.

이것은 매우 기본적인 Stable Diffusion 구현입니다. 최첨단 기능을 기대하지 마세요.
호환 가능한 GPU가 2-4gb Vram 이상이 있다면, Voldy 가이드를 시도해 보세요.
대부분의 경우, 웹 서비스나 콜랩을 사용하는 것이 더 실용적일 수 있습니다.
하지만 자신의 겸손한 CPU에서 생성할 수 있다는 것은 특별한 일입니다.
모든 크레딧은 bes-dev와 rpyth에게 돌아갑니다.

• 기능
  Txt2img/img2img
  부정 프롬프트
  프롬프트 큐잉
  업스케일링
  와이푸 디퓨전 지원
• 최소 요구 사항:
  Windows/Linux
  Python 3.8.+ (Miniconda에 포함됨)
  OpenVINO와 호환되는 CPU (대부분의 CPU)
  8gb RAM (간신히 충분함, 16gb 이상 권장)
• 얼마나 빠른가요?
  메모리 속도 병목 현상으로 인해 전용 GPU만큼 빠르지는 않지만, 느리지는 않습니다.
  지난 10년간의 모든 CPU, 노트북 포함, 512x 결과당 몇 분 이상 걸리지 않아야 합니다.
  openVINO 프레임워크는 매우 최적화되어 빠르며, 특히 Intel CPU에 대해 최대 성능을 이끌어냅니다.

가이드

1단계. Git 설치 아직 설치하지 않았다면
-설치할 때 Windows Explorer 통합 > Git Bash를 선택하세요.

2단계. (W10) Windows 키 + I를 눌러 제어판을 열고 "개발자 모드"를 검색하여 켜기

3단계. Miniconda를 여기서 다운로드하세요. Miniconda 3을 다운로드하세요.
-기본 위치에 Miniconda를 설치하세요.  모든 사용자를 위해 설치하세요.

4단계. 레포를 클론하세요.
-원하는 위치에서 오른쪽 클릭하고 'Git Bash 여기에서'를 선택하세요.
-다음 명령어를 입력하세요: git clone https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino
또는 .zip으로 다운로드할 수 있습니다. 여기 에서 다운로드하고 압축을 푸세요.

5단계. Anaconda Prompt (miniconda3)를 엽니다.
다운로드한 위치의 /stable-diffusion-v1-4-openvino 폴더로 이동하세요. "cd"를 사용하여 폴더를 이동하세요.
(또는 "cd"를 입력한 후 스페이스를 누르고 폴더를 Anaconda 프롬프트로 드래그하세요.)

6단계. 환경을 설정하기 위해 Miniconda에 다음 명령어를 입력하세요:

• conda create --name vin python=3.9 pip
• conda activate vin
• conda install pip
• pip install -r requirements.txt
• pip install Pillow pyyaml sv-ttk
  필요한 리소스가 설치되는 동안 인내심을 가지고 기다리세요. 시간이 좀 걸릴 수 있습니다.

7단계. 다음의 pyGUI 스크립트 를 다운로드하세요.
모든 파일을 압축 해제하고 /stable-diffusion-v1-4-openvino 폴더에 복사한 후 파일 충돌이 발생할 경우 교체 를 클릭하세요.

8단계. 다음의 RealESRGAN 업스케일러 (리눅스 버전)
압축을 풀고 /stable-diffusion-v1-4-openvino 안에 폴더를 넣으세요.
그리고 완료되었습니다.

사용법

1. Miniconda 프롬프트를 열고 이전과 같이 /stable-diffusion-v1-4-openvino 로 이동하세요.
2. 다음 명령어를 입력하세요: conda activate vin (스크립트를 실행할 때마다 이 작업을 수행해야 합니다.)
3. 다음 명령어를 입력하세요: python pygui.py

첫 번째 설정
GUI에서 설정 -> 구성으로 이동하세요.
-파일 탐색기를 열려면 [?] 를 클릭하고 RealESRGAN 실행 파일을 링크하세요.
-openvino 폴더에서 demo.py 파일도 같은 방식으로 링크하세요.
-Python 실행 파일의 경로를 추가하세요. 경로는 C:\ProgramData\Miniconda3\python.exe 여야 합니다.
-저장하세요.

생성

• 큐로 이동 -> 항목 추가하여 새로운 프롬프트를 입력하세요.
• 또는 큐 -> 항목 복원하여 마지막으로 입력한 프롬프트를 불러오세요.
  프롬프트: 원하는 내용을 설명하는 키워드, 최상의 결과를 위해 설명적으로 작성하세요.
  언프롬프트: 이미지에서 원하지 않는 내용을 설명하는 키워드.
  출력: 출력 경로와 출력 .png의 이름.
  이미지: Img2Img, 변형할 이미지 파일을 선택하세요.
  단계: 출력에 대해 몇 번의 반복을 수행해야 하는지. 많을수록 좋습니다. 35-55가 적당합니다. >75는 과도합니다.
  시드: 출력의 시드, 기본적으로 무작위입니다.
  업스케일: 이미지를 어떻게 업스케일할지 선택하세요.
  구성: 출력에 대한 정보를 저장하세요.

링크/노트

• Python 3.10에서 버전 오류가 발생하고 충돌하는 설치를 원하지 않는 경우, 휴대용 Winpython 3.9를 시도해 보세요.
• 여러 개의 다른 프롬프트를 큐에 추가하여 연속적으로 실행할 수 있습니다.
  이것은 출력이 완료될 때까지 기다리지 않고 새로운 프롬프트를 입력할 수 있어 매우 편리합니다.
• 출력 폴더를 선택하지 않으면 /appdata/local/tmp에 출력됩니다. 잃어버리지 않도록 '다른 이름으로 저장'을 클릭하세요.
• 출력이 비정상적으로 느리게 (10-15분 이상) 진행된다면,
  RAM 한도를 초과했을 가능성이 있으며 SD가 드라이브의 스왑 파티션을 임시 RAM으로 사용하고 있습니다. (8gb에서 흔히 발생하는 문제)
  모든 다른 프로그램을 닫고 메모리를 더 확보하세요.
• Stable Diffusion openVINO Github
• Stable Diffusion openVINO 페이지
• Litechan 페이지
• Progrock 업스케일러 (openVINO와 호환됨)

–결과당 속도–
(Intel(R) Core(TM) i5-8279U) 7.4 s/it 3.59 분
(AMD Ryzen Threadripper 1900X) 5.34 s/it 2.58 분
(Intel(R) Xeon(R) Gold 6154 CPU) 1 s/it 33 초