什麼是 Stable Diffusion --- Stable Diffusion 是在 2022 年發布的一種深度學習模型，用於將文字描述轉化為詳細的圖像。它的主要作用是根據文字描述生成具體的圖片，當然也可以用於其他任務，比如根據部分圖像補全完整圖像、根據提示生成圖像，甚至可以進行圖像之間的翻譯。 --- 安裝環境 --- 要安裝 Stable Diffusion 的環境是需要獨立顯卡的運算能力及 VRAM 來儲存算出來的圖。 對於那些沒有獨立顯示卡的用戶來說，不用灰心。您可以透過 Google 上的 Colab 來解決這個問題。此外，我們還需要一個地方來儲存我們生成圖片所需的模型以及生成的圖片。這方面，我們可以利用學校提供的無限流量的 Google 雲端硬碟來處理。這樣一來，您就可以輕鬆地進行模型訓練和圖片生成，而不必擔心硬體限制。 --- 安裝步驟 --- 1. 開啟專案 https://github.com/camenduru/stable-diffusion --- 2. 選擇分支 "drive" --- 3. 按住 Ctrl 鍵，在新視窗中打開第一個連結 --- 4. 複製到雲端硬碟，這將在 Google 雲端硬碟中生成一個副本 --- 5. 執行副本，在彈出的 Google 雲端登錄確認對話框中進行登錄 --- 6. 輸出 "installed" 後，表示已經安裝完成 --- 7. 返回專案頁面，同樣地打開第二個連結並執行副本 --- 8. 等待它生成 WebUI 的訪問連結 --- 9. 打開 WebUI，進行繪圖測試和插件測試 --- 10. 安裝其他模型包有兩種方法 10.1 方法一：使用專案中的第三個腳本，修改其中的下載鏈接、保存目錄和檔案名稱 10.2 方法二：在 WebUI 的 civiai 插件中直接搜索並下載，下載 Lora 也是同樣的步驟 --- 11. 下次使用時，只需要執行 "run.ipynb" 腳本即可 --- 12. Google 雲端硬碟免費版只有 15G 的空間，無法儲存過多的模型包，需要刪除不需要的包 --- 13. 生成的圖像將儲存在 "output" 目錄下面 ---