1. 本地运行
Python还有conda什么的不赘述。
准备
首先建个目录，拖repo：
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
安装环境，会新建一个叫ldm的环境：
stable-diffusion-main>conda env create -f environment.yaml
这一步比较慢，里面还需要拖别的项目进行编译，耐心多来几次。可能会用到这个更新命令：
conda activate ldm
conda env update --file environment.yaml
去https://huggingface.co/CompVis注册并下载模型，就选个最新的吧。
image.png
点进去继续点击下载：
image.png
下载并移动到项目的这个目录，改个名字：
image.png
大功半告成了。
运行
运行命令：
(ldm) D:\python\stable-diffusion>python scripts\txt2img.py --prompt "a dog on a fan" --plms
过程中会下载一些东西，如果下载慢，倒也可以在外面提前下载好，比如我就是卡在这个文件：
https://github.com/DagnyT/hardnet/raw/master/pretrained/train_liberty_with_aug/checkpoint_liberty_with_aug.pth
移动到相应的目录，继续运行，出现这个：
image.png
我的
3080居然提不动刀了。
2. Colab运行
刚好之前订阅了Colab，试试：
https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/diffusers/stable_diffusion.ipynb
点击右上角连接。
image.png
然后逐步运行，到了这一步，需要去注册账号并复制
token登录。
image.png
https://huggingface.co/settings/tokens
image.png
继续运行，这一步会报错：
image.png
再去huggingface开启权限：
https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4
继续运行，接下来没什么问题了，自己调试吧。可以去lexica学习提示词。
# dddd
def dummy(images, **kwargs): return images, False
pipe.safety_checker = dummy
感觉如果是创作一些似是而非的东西，效果还行，比如这个high resolution, cyberpunk, a big white mechanical whale, missles around, dream。
image.png
