Cách chạy Stable Diffusion trên CPU

Bây giờ, một số người trong chúng ta không có GPU cao cấp. Điều đó không sao. Chúng ta có thể chạy Stable Diffusion trên CPU của mình.

Đây là một triển khai cực kỳ cơ bản của Stable Diffusion, đừng mong đợi các tính năng tiên tiến
Nếu bạn có một GPU tương thích với 2-4gb Vram hoặc hơn, hãy thử hướng dẫn Voldy
Đối với hầu hết các mục đích, có thể thực tế hơn khi sử dụng một dịch vụ web hoặc một collab cho Stable Diffusion
Nhưng có điều gì đó đặc biệt khi có thể tạo ra trên CPU khiêm tốn của riêng bạn
Tất cả công lao thuộc về bes-dev và rpyth

• Tính năng
  Txt2img/img2img
  Negative prompts
  Hàng đợi prompt
  Tăng độ phân giải
  Hỗ trợ Waifu Diffusion
• Các yêu cầu tối thiểu:
  Windows/Linux
  Python 3.8.+ (bao gồm trong Miniconda)
  CPU tương thích với OpenVINO (hầu hết các CPU)
  8gb RAM (hầu như đủ, khuyến nghị 16gb+)
• Nó nhanh như thế nào?
  Nó có thể không nhanh bằng một GPU chuyên dụng do nút thắt tốc độ bộ nhớ, nhưng cũng không phải là chậm
  Đối với bất kỳ CPU nào trong 10 năm qua, bao gồm cả laptop, nó sẽ không mất quá nhiều thời gian hơn vài phút cho mỗi kết quả 512x
  Khung OpenVINO được tối ưu hóa và nhanh chóng, đặc biệt là cho các CPU Intel, và sẽ khai thác tối đa tiềm năng phần cứng của bạn

Hướng dẫn

Bước 1. Cài đặt Git nếu bạn chưa có
-Khi cài đặt, hãy chắc chắn chọn tích hợp Windows Explorer > Git Bash

Bước 2. (W10) Nhấn phím Windows + I để mở bảng điều khiển của bạn và tìm kiếm “Chế độ nhà phát triển”, bật nó lên

Bước 3. Tải xuống Miniconda TẠI ĐÂY. Tải xuống Miniconda 3
-Cài đặt Miniconda ở vị trí mặc định. Cài đặt cho tất cả người dùng.

Bước 4. Clone repo
-Nhấp chuột phải vào vị trí bạn muốn và chọn ‘Git Bash here’
-Nhập git clone https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino
Hoặc bạn có thể tải xuống dưới dạng .zip Tại đây và giải nén

Bước 5. Mở Anaconda Prompt (miniconda3).
Đi đến thư mục /stable-diffusion-v1-4-openvino ở bất kỳ đâu bạn đã tải xuống bằng cách sử dụng “cd” để nhảy giữa các thư mục.
(Hoặc chỉ cần gõ “cd” theo sau là một khoảng trắng và sau đó kéo thư mục vào Anaconda prompt.)

Bước 6. Nhập các lệnh sau vào Miniconda để thiết lập môi trường của bạn:

• 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
  Chờ đợi trong khi các tài nguyên cần thiết được cài đặt, điều này có thể mất một thời gian

Bước 7. Tải xuống các script pyGUI
Giải nén và sao chép tất cả các tệp bên trong vào thư mục chính của bạn /stable-diffusion-v1-4-openvino và nhấn thay thế trên bất kỳ xung đột tệp nào

Bước 8. Tải xuống RealESRGAN upscaler (phiên bản linux)
Giải nén và đặt thư mục bên trong /stable-diffusion-v1-4-openvino
Và bạn đã xong

Sử dụng

1. Mở prompt Miniconda và điều hướng đến /stable-diffusion-v1-4-openvino như trước
2. Gõ conda activate vin (Bạn sẽ cần làm điều này mỗi lần bạn chạy script)
3. Gõ python pygui.py

CÀI ĐẶT LẦN ĐẦU
Đi đến Cài đặt -> Cấu hình trong GUI
-Nhấn [?] để mở trình duyệt tệp và liên kết tệp thực thi RealESRGAN bằng cách nhấn ‘mở’
-Liên kết tệp demo.py của bạn từ thư mục openvino theo cách tương tự
-Thêm đường dẫn đến tệp thực thi Python của bạn, nó nên là C:\ProgramData\Miniconda3\python.exe
-Nhấn lưu

Tạo hình

• Đi đến Hàng đợi -> Thêm Mục để nhập một prompt mới
• Hoặc Hàng đợi -> Khôi phục Mục để tải prompt bạn đã nhập lần trước
  Prompt: Từ khóa mô tả những gì bạn muốn, hãy mô tả chi tiết để có kết quả tốt nhất
  Unprompt: Từ khóa mô tả những gì bạn không muốn trong hình ảnh của bạn
  Output: Đường dẫn và tên của tệp .png đầu ra của bạn
  Image: Img2Img, chọn một tệp hình ảnh để tạo các biến thể của nó
  Steps: Số lần lặp lại nên được thực hiện cho đầu ra. Nhiều hơn = tốt hơn. 35-55 là điểm ngọt. >75 là quá mức
  Seed: Hạt giống cho đầu ra, được ngẫu nhiên hóa theo mặc định
  Upscale: Chọn cách bạn muốn hình ảnh của mình được tăng cường
  Config: Lưu thông tin về đầu ra của bạn

Liên kết/Ghi chú

• Nếu bạn gặp lỗi phiên bản Python với 3.10 và không muốn có các cài đặt xung đột, hãy thử phiên bản di động Winpython 3.9
• Bạn có thể xếp hàng Nhiều prompt khác nhau để chạy lần lượt.
  Điều này có thể rất thuận tiện vì bạn không cần phải chờ một đầu ra hoàn thành để nhập một prompt mới)
• Nếu bạn không chọn một thư mục đầu ra, chúng sẽ được xuất trong /appdata/local/tmp. Nhấn ‘lưu dưới dạng’ để bạn không mất chúng)
• Nếu đầu ra của bạn chậm một cáchkhông bình thường (10-15+ phút),
  có thể là giới hạn RAM của bạn đã bị vượt quá và SD đang sử dụng phân vùng hoán đổi trên ổ đĩa của bạn như RAM tạm thời. (Vấn đề phổ biến với 8gb)
  Đóng tất cả các chương trình khác và giải phóng thêm bộ nhớ
• Stable Diffusion openVINO Github
• Trang Stable Diffusion openVINO
• Trang Litechan
• Progrock upscaler (tương thích với openVINO)

–TỐC ĐỘ MỖI KẾT QUẢ–
(Intel(R) Core(TM) i5-8279U) 7.4 s/it 3.59 phút
(AMD Ryzen Threadripper 1900X) 5.34 s/it 2.58 phút
(Intel(R) Xeon(R) Gold 6154 CPU) 1 s/it 33 s