生成式AI-图像类-stable-diffusion-webui（概述）

最近发现B站上的这个话题很火，就去找了下对应的库https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 发现好家伙，2022-8月开源，两个月时间斩获了13000多颗⭐，让我们看看这个库到底做了什么。

windows 下的安装

安装 Python > 3.10.6 安装 git
1. 国内用户pip 没走代理的，在 C:\Users\xxx\pip 新建 pip 目录，新增php.ini 配置全局的代理

[global]
timeout =6000
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
extra-index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
https://pypi.douban.com/simple
[install]
trusted-host = mirrors.aliyun.com
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
https://pypi.douban.com/simple

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
下载训练好的官方模型 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Dependencies

现在你有了 sd-v1-x.ckpt 这个 tensorflow 生成的模型 , 还有运行这个模型所需的软件，把模型改名为 model.ckpt 放入 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下，windows 打开 powershell 运行 webui-user.bat 第一次加载会比较慢，因为要下载很多的依赖 , 看到下面这个的时候就说明安装完成了

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

进入 127.0.0.1:7860 最主要的两个功能 txt2img img2img 我们上手测试下生成的效果

简单测试了几个词后，我的感觉就是这个算法对初学者不太友好，我评分在(30-70)左右，而且会出现奇怪的图像，那他怎么在B站爆火的呢？

我注意到了另一个关键词 NOVELAI , 在维基百科中的解释为NovelAI是Anlatan的深度学习人工智能服务，其下有辅助故事写作以及文字作图像生成，采取订阅制的云端运算服务 这家公司对于日漫风格的文字生成图片做的很不错。前几天一个叫 novelaileak 的种子在疯传，泄露出来的这个模型，配合上这个web-ui, 实现了普通用户用自己电脑就是生成 8分动漫图的效果，配合上 img2img 对网络热门人员的漫画化改造，热度不错。开源软件 + 模型 + 电脑，产生的生产力对中低端画师有了明显的压制，所以这个话题不断升温。我找到了这个种子链接 ,以及对应的安装指导种子过于庞大完整模型 50G，实际上我们只用到 5G 左右的模型，各位自行下载，把模型改名后移入到 models\Stable-diffusion 无需重启，直接在左上方刷新切换模型就OK

随便找个模板看看效果 {photorealistic}, 1 girl, gothic maid dress,{blue Hair},{pink Hair accessories},Sky, grassland,red eyes, depth of field,cinematic angle ,backlighting,young girl,

可以看出来，对比原始模型 animefull-final 这个模型在生成动漫人物方面的效果可以达到 70-80 的水准，不加入特定的作画风格，商用问题不大，这就触动了B站很多画师的利益, 自然就有了热度。

在程序员职业角度来如何看待这个软件？

我觉得是生成式AI比我想象中会更快商业化落地

实现了 UI展示软件与模型的分离，分工协作是大规模工业化的第一步
模型对于机器与硬件的要求，下降到了民用机器也能很好去实现的地步，我这台 I5-8代-16G-1060 的机器虽然生成一张普通的图需要10秒左右，但也能用了
熟悉了软件的机制与对应的关键词之后，大部分场景都是可以做到自动生成软件可以改进的点，加入软件版本机制，升级需要下载最新的版本然后覆盖很容易出问题，稳定后多一些用户使用文档

img2img 先不做演示了，copy（学习）绘画大佬的风格，生成自己风格这部分，机器性能太差也不做说明了

这里只是做一个简单介绍，后续会把详细的使用说明，跟更好的安装方式完整的写出来

不管怎么说，我的封面以后不用愁了~