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macOS 12.3 Monterey 或更高版本 Python 耐心第一步 下载模型包
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下载sd-v1-4.ckpt (4.27 GB)并记下保存位置
开始安装
# 安装brew 或者 xcode工具 如果有可以跳过 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)" # 1. 安装 pyenv brew install pyenv-virtualenv pyenv install anaconda3-2022.05 pyenv virtualenv anaconda3-2022.05 eval "$(pyenv init -)" pyenv activate anaconda3-2022.05 # 2. 安装系统级依赖 brew install cmake protobuf rust # 3. 安装 miniconda (M1 arm64): curl https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh -o Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh /bin/bash Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh # 4. clone代码（如果没有git请先装git） git clone https://github.com/magnusviri/stable-diffusion.git cd stable-diffusion # 5. 创建模型包文件夹 mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/ # 6. 关联模型 PATH_TO_CKPT="$HOME/Downloads" # 或者其他你保存前面你下载 sd-v1-4.ckpt 的路径 ln -s "$PATH_TO_CKPT/sd-v1-4.ckpt" models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt # 7. 安装依赖 PIP_EXISTS_ACTION=w CONDA_SUBDIR=osx-arm64 conda env create -f environment-mac.yaml # 8. 开启ldm conda activate ldm # 9. 这个只需要执行一次 预加载模型，不走这个的话后面生成图片的时间会非常非常慢 python scripts/preload_models.py # 10. 启动交互式命令行，启动之后命令行前面会有dream，这时可以直接输入描述来生成图片，具体的参数可以 -help查看 python scripts/dream.py --full_precision # half-precision requires autocast and won't work # ps 原始脚本也可以使用 python scripts/orig_scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of an astronaut riding a horse" --plms 如果特别慢的话
python ./scripts/orig_scripts/txt2img.py --prompt "ocean" --ddim_steps 5 --n_samples 1 --n_iter 1 一些比较正常的图片
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