stable diffusion安装与简单评测

SD指南 2年前 (2023) Rui

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最近可以在各个平台上看到stable diffusion的相关案例，各种text2img或是img2img的应用都有非常惊艳的效果。

虽然类似功能的DALL-E已经发布很久了，甚至性能更为强大，但是stable diffusion模型开源所带来的影响力是DALL-E所远远不能比拟的，投石入河激起的涟漪层层荡开，许多新的服务、网站衍生而出，不禁让人吃惊：怎么会那么火？

huggingface权限申请

目前stable diffusion的模型都已经在huggingface上开源发布了，主页上也说明了具体的使用方法，但是由于这种生成式的模型容易被滥用，因此使用受限无法直接下载，还需要在huggingface上注册个人账号后申请使用。

注册账号后，在https://huggingface.co/settings/tokens可以得到对应的tokens，然后本地huggingface-cli login后输入，就可以愉快的使用stable diffusion的相关模型了。如果没有token，代码运行会报错：

requests.exceptions.HTTPError: 403 Client Error: Forbidden for url: https://huggingface.co/api/models/CompVis/stable-diffusion-v1-2/revision/main (Request ID: 95rKMncm_EoF-0t_W39_F)

另外Access repository后，就可以下载模型了。

依赖库安装

huggingface中所提供的示例代码，所依赖的是diffusers这个库，访问这个库的GitHub地址：https://github.com/huggingface/diffusers，官方的说法是pip安装就可以。

不过实际测试发现，pip默认安装的版本是0.1.2，而不是推荐的0.2.4，同时即使强制安装了0.2.4，img2img和in-painting所使用的类在这个包中也并不存在，因此更建议的安装方法是clone GitHub仓库到本地后，通过python3 setup.py install安装实现。

text2img测评

简单测评下text2img的功能：输入一段text文字，模型会基于这段描述性文字生成图像img。

代码使用官方提供的示例就可以，由于模型已经下载，因此将路径指定为模型地址即可：

# make sure youre logged in with `huggingface-cli login`
from torch import autocast
from diffusers import StableDiffusionPipelinepipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(/stable-diffusion-v1-4)
prompt = "a photo of a flying dog"
image = pipe(prompt, guidance_scale=7.5)["sample"][0]
image.save("/test.png”)

其中pipe的结构如下：

# pipe结构
>>> pipe
StableDiffusionPipeline {
"_class_name": "StableDiffusionPipeline",
"_diffusers_version": "0.2.4",
"feature_extractor": [
"transformers",
"CLIPFeatureExtractor"
],
"safety_checker": [
"stable_diffusion",
"StableDiffusionSafetyChecker"
],
"scheduler": [
"diffusers",
"PNDMScheduler"
],
"text_encoder": [
"transformers",
"CLIPTextModel"
],
"tokenizer": [
"transformers",
"CLIPTokenizer"
],
"unet": [
"diffusers",
"UNet2DConditionModel"
],
"vae": [
"diffusers",
"AutoencoderKL"
]
}

随意测试了一些prompt的生成效果如下：

a photo of a flying dog

a photo of an astronaut riding a horse on moon

a photo of a smiling Chinese women

a photo of a smiling American women

可以看到大部分图像的生成效果其实都还可以，不过这个Chinese women看的让人头秃，训练数据怕不是有眯眯眼的歧视问题。。。

在线资源

除了通过本地下载模型调试代码，stable diffusion还有很多开源的服务，便于做快速测试。以https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion 为例，同样可以输入一句prompt生成图像，不过由于资源紧张需要排队使用，排队时间也可能比较长。

这里同样测试了几个prompt，效果如下：

a photo of a smiling Chinese women

a robot reading the book and playing the piano

嗯，看起来训练数据的眯眯眼问题是没跑了。

此外，还有一个开源的prompt网站：https://lexica.art/，可以提供参考的prompt用于生成图像，支持DALL-E，stable diffusion等模型。

不过目前stable diffusion的相关服务还不完善，摘录部分DALL-E的prompt与图像示例如下：

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