Следующая статья поможет вам: Работает ли стабильная диффузия с AMD? Что тебе нужно знать
Stable Diffusion, революционная модель генерации изображений с использованием искусственного интеллекта (ИИ), в последнее время произвела фурор в техническом сообществе. Эта модель машинного обучения (ML) с открытым исходным кодом может использовать текстовое приглашение для создания поразительных изображений. Однако по умолчанию для этого требуется инфраструктура CUDA от Nvidia и графический процессор Nvidia. Но работает ли Stable Diffusion с AMD? Давай выясним!
Эта статья проведет вас через процесс запуска Stable Diffusion с использованием графического процессора AMD, особенно на Windows ПК.
Понимание стабильной диффузии
Исследование стабильной диффузии
Stable Diffusion — это инновационная нейронная модель, способная создавать высококачественные изображения из входных данных. Это диффузионная модель, порождающая модель, которая имитирует поведение переменных во времени, используя стохастический процесс.
Модель обучается на больших текстовых и графических наборах данных, что позволяет создавать визуально согласованные и семантически значимые изображения.
Работает ли Stable Diffusion с AMD?
Да, Stable Diffusion может работать с графическими процессорами AMD. Фактически, AMD выпустила поддержку драйверов для реализации метакоманд, которые могут повысить производительность и сократить время, необходимое для создания выходных данных модели. Используя недавно выпущенное программное обеспечение AMD: Adrenalin Edition 23.5.2, мы можем наблюдать среднее двукратное повышение производительности с помощью Stable Diffusion 1.5 на графической карте AMD Radeon™ RX 7900 XTX.
Однако есть некоторые предостережения относительно использования Stable Diffusion с графическими процессорами AMD. Во-первых, вам нужно будет использовать определенную версию модели, скомпилированную для графических процессоров AMD. Во-вторых, вам может потребоваться использовать определенную версию веб-интерфейса Stable Diffusion, совместимую с графическими процессорами AMD.
Хотите создать лучшие подсказки Stable Diffusion? Посетите наш подробный блог, чтобы быть в курсе того, что можно и чего нельзя делать.
Совместимость стабильной диффузии с AMD
Согласно веб-сайту Stable Diffusion, большинство графических процессоров Nvidia и AMD с 6 ГБ или более видеопамяти должны без проблем запускать Stable Diffusion. Итак, если у вас есть видеокарта AMD, вы сможете без проблем запустить Stable Diffusion. В частности, известно, что следующие графические процессоры AMD эффективно работают со стабильной диффузией:
- РХ 470
- РХ 570
- РХ 6600 ХТ
- РХ 6650 ХТ
- РХ 6600
- РХ 6700 ХТ
- РХ 6750 ХТ
- РХ 6800
- РХ 6800 ХТ
- РХ 6900 ХТ
Минимальные системные требования
Для эффективной работы Stable Diffusion ваша система должна соответствовать следующим минимальным требованиям:
- 64-битная операционная система.
- Не менее 8 ГБ оперативной памяти.
- Не менее 10–12 ГБ свободного места на жестком диске или твердотельном накопителе (SSD).
Узнайте, можете ли вы получить бесплатный доступ к Stable Diffusion!
Подготовка рабочего места
Прежде чем начать процесс настройки Stable Diffusion для работы с графическим процессором AMD, убедитесь, что у вас есть следующее:
- Мощный графический процессор AMD с объемом видеопамяти не менее 6 ГБ.
- Работающая установка Python, по крайней мере, версии 3.7.
- Готовность загрузить около шести гигабайт данных модели машинного обучения.
- А обнимающее лицо счет.
- Рабочая установка Git для хранения учетных данных для входа.
Требования для стабильной диффузии для работы с графическим процессором AMD
Шаги для запуска Stable Diffusion на графическом процессоре AMD
Если у вас есть все необходимые требования, выполните следующие шаги, чтобы запустить Stable Diffusion на вашем графическом процессоре AMD.
Шаг 1: Установите зависимости
Во-первых, создайте новую папку (назовем ее стабильно-диффузионный) и откройте командную строку в папке. Мы собираемся создать виртуальную среду для установки некоторых пакетов. Использовать Венв пакет для создания виртуальной среды с именем виртуальная среда.
Активируйте виртуальную среду с помощью следующих команд (в зависимости от вашей оболочки):
Для PowerShell:
./virtualenv/Scripts/Activate.ps1
Для cmd.exe:
виртуалэнв\скрипты\активировать.бат
Затем установите необходимые пакеты Python в вашу виртуальную среду, используя следующие команды:
- pip установить диффузоры == 0.3.0
- пип установить трансформаторы
- pip установить наnxruntime
Хотите использовать Stable Diffusion на своем устройстве, но не знаете, как это сделать? Посетите наш обширный блог, чтобы узнать, как запустить Stable Diffusion локально на вашем ПК.
Шаг 2. Загрузите и установите среду выполнения DirectML Onnx.
Затем загрузите сборку среды выполнения Microsoft DirectML Onnx. Вы можете получить его от здесь. Загрузите пакет, соответствующий установленной версии Python. После загрузки используйте точка для установки пакета. Убедитесь, что вы используете – принудительно переустановить флаг, чтобы переопределить некоторые ранее установленные зависимости.
Шаг 3. Загрузите и конвертируйте модель стабильной диффузии.
Скачайте служебный скрипт с здеськоторый автоматически загрузит модель Stable Diffusion, преобразует ее в формат Onnx и поместит в нужное место.
Аутентифицируйте свою оболочку с помощью ключа API Hugging Face, выполнив следующую команду:
логин Huggingface-cli.exe
И вставьте свой токен, когда будет предложено.
После аутентификации запустите служебный скрипт, чтобы загрузить и преобразовать модель Stable Diffusion в формат Onnx. Сценарий также поместит преобразованную модель в указанный выходной путь.
python convert_stable_diffusion_checkpoint_to_onnx.py –model_path=”CompVis/stable-diffusion-v1-4″ –output_path=”./stable_diffusion_onnx”
Шаг 4. Запустите стабильную диффузию с помощью AMD
Наконец, создайте новый файл Python с именем text2img.py и напишите скрипт, который запускает модель Stable Diffusion.
из диффузоров импортировать StableDiffusionOnnxPipeline
pipe = StableDiffusionOnnxPipeline.from_pretrained(“./stable_diffusion_onnx”, provider=”DmlExecutionProvider”)
prompt = «Счастливый празднующий робот на вершине горы, счастливый, пейзаж, драматическое освещение, искусство: artgerm, грег рутковски, альфонс, муха, 4k uhd»
изображение = канал (подсказка).images[0]
image.save («выходной.png»)
Запускаем скрипт командой питон .\text2img.pyи он сгенерирует изображение с именем вывод.png на основе предоставленной вами текстовой подсказки.
Откройте для себя завораживающий мир искусства, созданного искусственным интеллектом, и раскройте свой творческий потенциал с помощью инновационного мазка, изучив наш тщательно подобранный список передовых инструментов искусства искусственного интеллекта.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
В: Может ли Stable Diffusion работать без графического процессора?
О: Да, Stable Diffusion может работать без графического процессора, полагаясь исключительно на мощность процессора. OpenVINO, инструмент, разработанный Intel, может использоваться для запуска Stable Diffusion без графического процессора.
В: Какие есть альтернативы стабильной диффузии?
О: Если по какой-либо причине вы не можете использовать Stable Diffusion, существует множество доступных альтернатив, таких как Midjourney, DreamStudio, Playground AI и DRAI и другие.
Пользователи, использующие Stable Diffusion с графическим процессором AMD
Подведение итогов
Хотя Stable Diffusion изначально был разработан для графических процессоров Nvidia, с небольшими изменениями его можно запустить на аппаратном обеспечении графического процессора AMD. Однако помните, что для оптимальной работы ваш графический процессор AMD должен иметь не менее 6 ГБ видеопамяти.
Кроме того, теперь, когда вы знаете, как Stable Diffusion работает с графическим процессором AMD, убедитесь, что вы соответствуете минимальным системным требованиям, прежде чем запускать Stable Diffusion в своей системе.