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AI 艺术之旅 – EP0

本文最后更新于: 2023年4月12日 by: 阿喵。如果资源失效可联系我们处理

#Diffusion #AI Art #Stable Diffusion Web UI

体验在线 AI 画图服务

Midjourney

Midjourney 是一个由同名研究实验室开发的人工智能程序,可根据文本生成图像,于2022712日进入公开测试阶段,用户可透过 Discord 的机器人指令进行操作。该研究实验室由 Leap Motion *的创办人大卫·霍尔兹负责领导。*—— Wikipedia

AI 艺术之旅 - EP0

可以加入 Beta 计划从 Discord 群中向机器人提交作图指令。官网服务也提供付费订阅。

Microsoft Bing Image Creator

微软借助 OpenAI 的 DALL-E 图像生成 AI ,提供了这个在线图片生成服务。用户输入一段文本提示,仅需数秒即可获得一组 AI 生成的与之匹配的图像。

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Preview 阶段,每位普通用户媒体可以快速生成 25 次,超过次数需要排队等待。

搭建自己的 AI 作图环境

在线服务效果好,但是有使用次数限制。如果你需要更多的自由度,那么可以考虑自己搭建一套 AI 做图环境。

准备

Stable Diffusion GUI

AI 绘图已经火出圈,自然开源社区里也有许多 Stable Diffusion 的图形界面,方便用户上手体验。

有专门提供给 MacOS 桌面端的 DiffusionBee,还有跨平台的 Stable Diffusion UI v2

而本文我们着重介绍可以部署在云端的 Web UI 。

AUTOMATIC1111(简称 A1111)Stable Diffusion Web UI 是为高级用户提供的 Stable Diffusion GUI。

多亏了活跃的开源社区,大多数新功能都会先支持上这个免费的 Stable Diffusion GUI 。

但要使用它并不容易。文档不够详尽,以及提供的茫茫功能列表都会让新手迷茫。

购买一台云主机

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初次体验,先试试最便宜的 GPU 主机。

P.S 最低配的也完全够用,生成图片很快!

我开通的云主机的配置如下:

• 系统: Ubuntu22.04

• 显卡: 1 * NVIDIA T4

• CPU/内存: 4 核 32 G

• 系统盘: 200GB

• 带宽: 10Mbps

顺畅的网络环境

略,自己想办法

安装

机器开通后,可以直接从 Web 端一键登录:

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也可以使用 ssh 登录,在 “更多操作” 下拉菜单中选择重制密码,即可重新设定一个 root 账号的登录密码,然后云主机会重启。

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具体的你可以参考文档 厚德云 | 产品文档

登录云主机后,可以先检查一下显卡型号:

Shell $ lspci | grep -i nvidia 00:06.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)

货真价实,没有问题,那么开始搭建吧!

安装一些必要的依赖软件

Bash # 更新软件包索引 sudo apt-get -y update # 必要软件 sudo apt-get -y install wget git python3 python3-venv python3-pip sudo apt-get -y install aria2 screen # 安装 cuda 软件包,让显卡发挥超能力 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda # 清理 deb 安装包 rm *.deb # 安装 cuda 之后,需要重启生效 sudo reboot

验证 cuda 是否安装成功:

Shell $ nvidia-smi +—————————————————————————————+ | NVIDIA-SMI 530.30.02 Driver Version: 530.30.02 CUDA Version: 12.1 | |—————————————–+———————-+———————-+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+======================+======================| | 0 Tesla T4 On | 00000000:00:06.0 Off | 0 | | N/A 38C P0 26W / 70W| 2279MiB / 15360MiB | 0% Default | | | | N/A | +—————————————–+———————-+———————-+ +—————————————————————————————+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=======================================================================================| | 0 N/A N/A 103851 C python3 2274MiB | +—————————————————————————————+

写在前面的一点建议

建议你在使用 ssh 登录云主机时,使用 screen 命令进入一个虚拟终端会话,这可以避免因为网络不稳定而中断了正在执行的命令。因为接下来的一些命令需要下载大文件而耗时比较长。

screen 命令速记:

Bash # 新建一个 screen 会话,我的会话取名为 workspace screen -R workspace # 退出 screen 会话 ## 先按组合键 Ctrl+A ## 然后按字母 D # 当需要重新进入 screen 会话 screen -r -d workspace

详细的命令使用说明,参考 How To Use Linux Screen

部署 Web UI

你可以直接 clone 项目 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui (又称 A1111 ) 的最新代码,然后按照 README 中的说明安装即可。

而我参考了另一个项目

如果你想快速开始体验,就跟我一样脚本一把梭,免得耗费时间找各种插件/模型;

如果你很在意这些命令在干什么,我简单添加了一些注释;

看不懂?没关系,这个系列以后会有文章深入这些细节。

Bash #!/usr/bin/env bash # A1111 项目没有打 tag 的习惯,你拉取到的最新版本代码可能无法复现本文的内容, # 而这个项目 Fork 自 A1111 ,还贴心地打上了 tag ,建议你和我一样使用这份源码 git clone -b v2.2 https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui # 指定之后操作的根目录 base_dir="$(pwd)/stable-diffusion-webui" # 简化 ariac2 下载命令 download="aria2c –console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M" # Extra network / Textual Inversion # 负面词,功能说明 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Negative-prompt git clone https://huggingface.co/embed/negative ${base_dir}/embeddings/negative # Extra network / Lora # 支持把 Lora 模型作为关键词 git clone https://huggingface.co/embed/lora ${base_dir}/models/Lora/positive # 4x-UltraSharp ,一个通用模型,可以提高图片的分辨率。 # 原始模型发布在 MEGA 网盘,为了下载方便使用 huggingface 上的备份。 ${download} https://huggingface.co/embed/upscale/resolve/main/4x-UltraSharp.pth -d ${base_dir}/models/ESRGAN -o 4x-UltraSharp.pth # 一些方便的插件,可以去他们的 Github 主页查看功能介绍 ## 方便从 Web 端下载 civitai 市场的模型 git clone -b v2.0 https://github.com/camenduru/sd-civitai-browser ${base_dir}/extensions/sd-civitai-browser ## 方便从 Web 端下载 huggingface 市场的模型 git clone https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-huggingface ${base_dir}/extensions/stable-diffusion-webui-huggingface ## 一个图片浏览器,方便浏览保存过的图片 git clone https://github.com/AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser ${base_dir}/extensions/stable-diffusion-webui-images-browser # 主模型 models="${base_dir}/models" ## Stable Diffuison v1.5,SD1.5 的模型 (可选) ${download} https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors -d ${models}/Stable-diffusion -o v1-5-pruned-emaonly.safetensors ## 国风3 https://huggingface.co/xiaolxl/GuoFeng3 ${download} https://huggingface.co/xiaolxl/GuoFeng3/resolve/main/GuoFeng3.2.safetensors -d ${models}/Stable-diffusion -o GuoFeng3.2.safetensors # LoRA 模型 mkdir -p ${models}/Lora ## 墨心 MoXin https://civitai.com/models/12597/moxin ${download} https://civitai.com/api/download/models/14856 -d ${models}/Lora -o MoXin_v10.safetensors

最后我们启动 Web UI

直接通过 launch.py 启动,而不是 webui.sh ,这样可以加载额外安装的插件。

一些 Python 依赖包会在初次运行时安装。

Bash cd stable-diffusion-webui ## 初始化并启用新的 python venv 环境 python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate ## 安装支持 cuda 11.8 的 pytorch, xformer pip install torch torchvision torchaudio torchtext torchdata –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -U pip install xformers==0.0.18 triton==2.0.0 -U ## 在 10000 端口上启动 Web 服务 python3 launch.py –listen –xformers –enable-insecure-extension-access –gradio-queue –port 10000

浏览器打开 http://${host_ip}:10000 就可以看到 Stable Diffusion Web 页面了。

${host_ip} 换成你的云主机 ip 地址。

P.S 安装脚本中省略了部分本文用不到的插件,所以 Web 截图会略有不同。

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使用自建的 AI 作图环境

选择一个基础模型(主模型)

Stable Diffusion checkpoint\ 下拉菜单中,选择 GuoFeng3.2.safetensors

GuoFeng3

这是一个中国华丽古风风格模型,也可以说是一个古风游戏角色模型,具有2.5D的质感。

来自: https://huggingface.co/xiaolxl/GuoFeng3

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点击 Generate\ 下面的 Show/hide extra networks 图标,可以看到已经安装的模型。

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切换选项卡,可以看到我们已经安装的所有 LoRA 模型。

*Q* 什么是 LoRA 模型?

*A 根据特定概念更改现有 Stable Diffusion 模型结果的文件。这可以是一种艺术风格、一个角色、一个现实中的人、一个物体或一个主题。一些著名的例子:Arcane Style LoRA(奥术风格 LoRA Makima from Chainsaw Man LoRA(来自动漫《电锯人》中的玛奇玛)。(来自:*https://aituts.com/stable-diffusion-lora/

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点击一个 LoRA 模型,可以看到在 Prompts 输入框中,自动填写上了模型名称:

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我选择 Moxin_10 这个模型。

墨心 MoXin 1.0

昔涓子《琴心》,王孙《巧心》,心哉美矣,故用之焉。

来自: https://civitai.com/models/12597/moxin

*(非常适合与国风*3 搭配使用的 LoRA 模型,可以生成水墨画风格的图片。)

从最简单的开始

准备创作,首先要有个想法:

假如我想画一只熊。

在关键词 (Prompt) 输入框中添加一句描述:

a bear

提示词目前只支持英语。

如果你有更复杂的描述,但是表达不出来?翻译软件一大把。

然后点击 Generate 进行生成,大概花了 10s,图片就生成好了。

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说实话,这虎头虎脑的黑熊,效果还挺萌!顿时对我们的 AI 绘画之旅,充满信心了有木有?

如果要再次生成,就继续点击 Generate ;如果要一次生成多张图片,可以调整 Batch count

显卡有多还可以调整 Batch size 进行并发生成😊

点击 Generate 进行批量生成,大概花了 13s,多张图片就生成好了。

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多生成几张之后会发现,奇奇怪怪的图片真不少,质量参差不齐。

获得更好的效果

首先我们可以点开模型的介绍页面,看看模型的作者都有什么建议。

根据作者的建议,我做了如下调整:

加上负面词(Negative prompt):

lowres, worstquality, low quality, normal quality, text, error, extra digit, jpegartifacts, signature, watermark, username, blurry

这些负面词,稍微翻译下,就能懂他们的意思。

修改了参数:

• Sampler: DPM++ SDE Karras

• Sampling steps: 35

• CFG Scale: 5

这里先不介绍这些参数的含义,仅仅是按照模型作者推荐的来设置。

再来点击 Generate ,生成看看。

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生成时间长了一些,大概 40s 。

而且通过负面词筛掉了许多质量不佳的图片素材,出图效果确实变好了许多。

赋予图片主题

我们提供的关键词过于简单,所以生成的图片没有一个统一的主题,所以我们需要细化一下需求,扩充一下提示词中的画面描述。

比如,现在我想要画一只黑熊站在枫叶林中练习挥剑。

修改关键词,把图片描述的更细致:

A black bear stood in the maple leaf forest and practiced waving his sword.

为了快速看到构图效果,可以调低 Batch count

再次尝试生成:

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图片里的这只黑熊有“剑客”内味儿了,只是手指看起来怪怪的。

手指的的生成问题,在使用 Stable Diffusion 时很常见,我们可以暂时通过负面词去绕过这个问题。

Tips: 你如果使用和我一样的参数和关键词,填入同样的 Seed 就能复现我这张图哦~

图片生成信息中可见 Seed: 620974436

举一反三

当有一张图片让我们感觉不错,希望再得到类似的创意怎么做?

接下来我们以这张”灰熊剑客”的构图为基准,来生成其他的图片。

点击生成图片下方的 Send to img2img 按钮。

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点击后会自动跳转到 img2img 标签页。仔细观察可以发现,相比之前的页面又多了 2 个可调整的参数:

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Denoising strength,去噪强度,控制与原始图像相比,它将产生多少变化:

• 设置成 0 时,不会有任何变化;

• 设置成 1 时,会得到一个无关的绘图。

那我们保持之前的参数都不变,仅仅调整 Denoising strength ,来看生成多张图片的效果。

Denoising strength: 0.75

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Denoising strength: 0.35

AI 艺术之旅 - EP0

因此如果我们想要生成与原图片类似的构图,Denoising strength 取值在 0.5 以下更佳。

Resize mode,如果目标图像的宽高比与输入图像的宽高比不同,有如下几种方法可以调和差异:

• Just resize: 简单地将源图像调整为目标分辨率,可能导致不正确的宽高比。

• Crop and resize: 调整源图像的大小,保留宽高比,使其占据整个目标分辨率,并裁剪突出的部分。

• Resize and fill: 调整源图像的大小,保持宽高比,使其完全适合目标分辨率,并从源图像中按行/列填充空白。

• Just resize (latent upscale):类似于 “Just resize”,但缩放是在潜在空间中完成的。使用大于 0.5 的 Denoising strength 来避免图像模糊。

我们固定 Denoising strength 为 0 (即不生成新的绘图),尝试将 512×512 分辨率的原图调整为 300×600 的图片,观察在不同 Resize mode 下的变化。

Just resize AI 艺术之旅 - EP0 Crop and resize AI 艺术之旅 - EP0
Crop and resize AI 艺术之旅 - EP0 Just resize (latent upscale) AI 艺术之旅 - EP0

起初我不是很能理解 Just resize (latent upscale) 的意义 ,感觉就是让原图变得更抽象了。

当我根据说明中的提示把 Denoising strength 设置为 0.6 (即大于 0.5),再次生成:

AI 艺术之旅 - EP0

这样生成的图片是清晰的,AI 发挥了创意的同时让这一组图片中的灰熊,变得更瘦了。看来 Just resize (latent upscale) 模式主要是用来和 Denoising strength 配合的

提高分辨率

在不那么充裕的算力资源下,为了更多更快地生成图像,我们不会设定过高的图片分辨率,但是当生成的结果让我们满意时,分辨率不达预期怎么办?

在 Stable Diffusion 中提供了 Image AI upscaler (图像 AI 升频器),比如: ESRGAN 。

找到中意的图片,点击下方的 Send to extras 按钮。

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点击后会自动跳转到 Extras 标签页。但是这里的选项比较多,篇幅有限,简单给各位看官演示一下,以后文章中细聊。

AI 艺术之旅 - EP0

原图 AI 艺术之旅 - EP0 Postprocess upscale by: 4, Postprocess upscaler: 4x-UltraSharp AI 艺术之旅 - EP0

继续探索

使用文本生成图片依赖合适的模型,发挥创意组合关键词(Prompts),辅以调整参数获得满意的效果。

学习资源很多,可以多看看其他人的作品。

比如: https://prompthero.com/prompt-builder/62cc0211b76

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一幅作品用到的模型,做图参数,关键词都会分享出来。虽然仅凭这些不一定能复刻一个同样的作品,但是就算是照抄关键词也能发现不少有趣的东西。

下面是我使用 Stable Diffusion 1.5 基础模型和相同的关键词生成的作品:

AI 艺术之旅 - EP0

推荐一些发布 AI 艺术作品网站:

https://prompthero.com/

https://pixai.art/

推荐一些 Prompts 学习笔记:

https://www.creativindie.com/best-midjourney-prompts-an-epic-list-of-crazy-text-to-image-ideas/

https://stable-diffusion-art.com/prompts/

推荐一些模型市场:

https://civitai.com/

https://huggingface.co/models

总结

本次给大家分享了如何开启你的 AI 绘图之旅,而 AI 艺术却不仅限于图像,如果大家对 AI 艺术感兴趣的话,推荐大家去看看这篇文章,它相当于是一个资源导航。

利用 AI 去发挥更多的创意吧!

拓展思考

*Q* AI 能作图,那么 AI 可以帮忙写作图关键词吗?

*A* 当然可以!但是下回再说。敬请期待之后的分享!

参考

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features/

https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab

https://huggingface.co/xiaolxl/GuoFeng3

https://civitai.com/models/12597/moxin

https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive

https://pytorch.org/get-started/locally/

https://stable-diffusion-art.com/inpainting_basics/

https://stable-diffusion-art.com/ai-upscaler/

https://pharmapsychotic.com/tools.html

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