CentOS Stream 9
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Stable Diffusion : インストール2023/08/11

 

ディープラーニングの Text-to-Image モデルである [Stable Diffusion] のインストールです。

[1]

こちらを参考に、コンピューターに搭載しているグラフィックカード用のドライバーをインストールしておきます

[2]

こちらを参考に、CUDA をインストールしておきます

[3] その他、必要なパッケージをインストールしておきます。
[root@dlp ~]#
dnf -y install python3-pip git
[4] 任意のユーザーで [Stable Diffusion] をインストールして起動します。
[cent@dlp ~]$
nvidia-smi

Fri Aug 11 17:06:23 2023
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 535.86.10              Driver Version: 535.86.10    CUDA Version: 12.2     |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| 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  NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB    Off | 00000000:05:00.0 Off |                  N/A |
|  0%   53C    P5              18W / 120W |      0MiB /  6144MiB |      0%      Default |
|                                         |                      |                  N/A |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

+---------------------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                            |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                            GPU Memory |
|        ID   ID                                                             Usage      |
|=======================================================================================|
|  No running processes found                                                           |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

[cent@dlp ~]$
nvcc --version

nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Jun__8_16:49:14_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.99
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31442593_0

[cent@dlp ~]$
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

Cloning into 'stable-diffusion-webui'...
remote: Enumerating objects: 25475, done.
remote: Counting objects: 100% (1028/1028), done.
remote: Compressing objects: 100% (518/518), done.
remote: Total 25475 (delta 682), reused 787 (delta 499), pack-reused 24447
Receiving objects: 100% (25475/25475), 31.58 MiB | 11.85 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (17802/17802), done.

[cent@dlp ~]$
cd stable-diffusion-webui
# lowvram ⇒ グラフィックカードのメモリー容量が少ない場合はオプション付加
# xformers ⇒ 性能向上用ライブラリを使用する
# listen ⇒ 0.0.0.0 をリスンする
# - オプション付加しない場合は 127.0.0.1 をリスン

[cent@dlp stable-diffusion-webui]$
python3 launch.py --lowvram --xformers --listen

Python 3.9.17 (main, Jun 26 2023, 00:00:00)
[GCC 11.4.1 20230605 (Red Hat 11.4.1-2)]
Version: v1.5.1
Commit hash: 68f336bd994bed5442ad95bad6b6ad5564a5409a
Installing torch and torchvision
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable

.....
.....

Calculating sha256 for /home/cent/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors: Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 205.3s (launcher: 66.2s, import torch: 3.4s, import gradio: 1.0s, setup paths: 1.6s, other imports: 1.0s, setup codeformer: 0.1s, list SD models: 130.6s, load scripts: 0.6s, create ui: 0.7s, gradio launch: 0.1s).
6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa
Loading weights [6ce0161689] from /home/cent/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
Creating model from config: /home/cent/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
[5] 起動時に表示されたポート 7860 番へアクセスすると [Stable Diffusion] を利用することができます。
[6] 生成したい画像のテキストを入力して [Generate] ボタンをクリックすると、画像が生成されます。
下例では [sugar glider is flying] を入力
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