安装
分享一下一个有意思的库的安装经历。
最近才发现有大神将这种生成模型给开源了，之前一直关注DELL这种的大型模型，被ai这种天马行空的想象力给惊艳到。但他们大都只是api接口，现在贫民百姓也可以自己拥有。<笑脸>
下载库
去github网址下载 - > https://github.com/CompVis/stable-diffusion
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
配置环境和文件
简单的操作，在下载后的文件夹下直接输下面两个
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
就配置好了。
或者就像我一样傻傻的报错一个安装一个。
我本身的环境是pytorch torchvision
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark
pip install -e .
pip install OmegaConf einops taming-transformers pytorch-lighnting clip kornia
问题
第一个问题官网是有说明的，但就是这个下载地址藏得很深不好找。
我也是找了一会才找到https:///CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original，把这个sd-v1-4.ckpt文件下载下来（随便哪个都行），大概四个G。
下载模型文件放置到这个文件夹下，就是上面官方说明的那个位置，命名成model.ckpt。
运行下面的代码，不出意外会报错。
python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms
问题好像是原作者修改了这个库，将你的quantize.py（报错的信息里包含文件所在的绝对路径）文件替换成这个网址的文件
https://github.com/CompVis/taming-transformers/blob/master/taming/modules/vqvae/quantize.py
再运行一次又报错
我只是12g的3060，看来这不是一般人能玩得起的-_-
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现在有一个简单的办法了，感谢数学系之耻的建议，直接降精度就可以释放显存了。
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如下修改txt2img.py文件第244行
效果 -->
或者接下去看比较复杂的方法！
不知道需要多大的内存才可以，网上找到方法是用优化的库。网上还有一种办法说注释掉什么安全检查的我试了没有变化。
https://github.com/basujindal/stable-diffusion
下载完后在新的库上也是需要安装一些环境，在新的文件夹下运行下面的安装代码
pip install -e .
优化的库代码放在optimizedSD文件夹下，也保留了之前的源代码，不要搞错了。
重新安装一下这个优化库的环境，将ckpt放到对应的位置。
python optimizedSD/optimized_txt2img.py --prompt "Cyberpunk style image of a Tesla car reflection in rain" --H 512 --W 512 --seed 27 --n_iter 2 --n_samples 5 --ddim_steps 50
运行后报这个错。
查了一下，好像是最近优化的作者也换了一个库
https://github.com/basujindal/stable-diffusion/issues/175
用下面的办法就能解决了。
pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
然后打开编辑optimizedSD/ddpm.py文件，将from samplers…改成上面图片的三个from k_diffusion…
然后贫穷的显卡的电脑也就可以跑了，不说了要努力搬砖买24g的显卡了。
实测效果 -->
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