AI绘图–Disco Diffusion使用指南+本地化保姆级教程

AI绘图–Disco Diffusion使用指南+本地化保姆级教程 sugarsama 于2022-07-05 15:38:29发布 13665 收藏 79 分类专栏： 杂项技术 文章标签： ai 杂项技术 专栏收录该内容 1 篇文章 1 订阅 订阅专栏

文章封面为个人AI绘图训练结果

项目传送门：传送门 （谷歌警告）该项目为免费使用的AI绘图项目，并且可以在本地搭建部署环境。AI绘图对于人脸处理仍处于较为实现困难的阶段，因此该项目更适合用于各类场景、风格的绘制，尤其以宏观场景以及油画、厚涂风格为佳。目前对于像素画风格绘制并不是很理想。本篇博客主要讲述网络直接使用以及本地环境搭建两种方式方法。网络直接使用方法中使用的为Google Colab提供的托管机器，显卡有两种，大概率可以分配到Telsa显卡，训练速度为4.0/it约等于3070显卡的速度。但Google Colab会有闲置检测，长时间未点击页面会自动离线，需要购买其Pro+会员（大几百），而本地环境搭建不存在此问题。2022/6/18补充：如有其他疑问可以直接去答疑博客：传送门，查找对应问题解决方案，或者直接进行体温个人博客网址：AI绘图-Disco Diffusion使用指南 - Sugar的博客，如文章转载中出现例如传送门失效等纰漏，建议直接访问原博客网址。如有不对之处，欢迎指正。

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目录

网络直接使用

Tutorial

Set Up

Diffusion and CLIP model settings

Settings

Prompts

Diffuse!

正式使用

本地环境搭建（保姆级教程）For win

前置软件/工程文件安装导入

环境/依赖包安装

1.3代码片段各类报错解决方案

训练集下载

最终运行

Linux

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网络直接使用 首先点击传送门进入到项目内，该项目基于Google Colab发布，因此要求使用者必须持有谷歌账号，或选择本地环境搭建运行。进入到网站后，点击复制到云盘按钮，然后可以自拟一个项目名称。

项目左侧的项目大纲中有详细的项目步骤，分别是：Tutorial、Set Up、Diffusion and CLIP model settings、Settings、Diffuse。 Tutorial 该部分主要详细讲述了项目的主要参数。主要控制训练过程，以及提供在base图片上二次训练绘制功能等。感兴趣可自行研究。 Set Up

首先，点击左上角的链接按钮，链接到Google Colab提供的虚拟环境当中。然后，点击运行1.1 Check GPU Status代码，检查GPU运行情况。忽略1.2-1.6部分，该部分主要为项目依赖包检测提供以及训练模型依赖检查与提供。 Diffusion and CLIP model settings

参数解释：（可以保持默认配置）diffusion_model：训练使用模型，有512×512以及256×256两种。512×512训练模型精度更高。use_secondary_model：是否使用第二模型diffusion_sampling_mode：有ddim以及plms两种训练集 后续ViT以及RN代表CLIP所用模型，用于分析自然语言和图片对比，勾选越多语言描述识别越精细，但会花费更长的时间。如果没有买PRO+会员那么最好保持原状，都勾选了会爆显卡RAM。 Settings

参数解释-Basic Settings:batch_name：此次绘制图片导出文件夹名称，建议更改为自己需要的名称。steps：训练步数，可以理解为绘制一张图片经历的模型训练次数，一般值推荐为200，最高可设置1000。轮数越高效果越好（决定性因素仍未给出的语言描述，训练步数为次要影响因素）width_height：图片尺寸，应为64的倍数，过大的图片尺寸可能导致超长时间渲染或者预期外的错误。clip_guidance_scale：可以理解为细节精细程度，推荐默认数值5000，追求更高精细度可调整到10000。 之后几个参数主要为图片细节调整，包括平滑度、RGB等，在Tutorial中有解释参数解释-Init Settings:init_image：在原有图片基础上进行二次绘制，默认为None。如果想使用此功能，请先上传图片到Google Colab上，然后把文件路径填入到该项目内。init_scale：控制生成图片效果，推荐值为1000.skip_steps：跳过初始训练步数，即steps-skip_step为你实际的训练步数，如果你有依赖图片，那么至少请保证skip_steps占总step的50%以上。

Animation Settings（跳过）

Extra Settings

打开该片段折叠页

参数解释：intermediate_saves：保存图片数量，0为只保存最终1张图片，1为保存50%进度图片以及成片，2为33%1张66%1张成片一张以此类推。此参数不影响训练速度。intermediates_in_subfolder：对上一条的中间图片过程是否用子文件夹单独存放。Advanced Settings:该类别不要随便修改，主要为柏林噪声等内容。Cutn Scheduling：图片训练切割等内容。同理，不了解的话不要乱动。 Prompts

这里刚开始的默认语句为： “A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.”, “yellow color scheme” 填入内容可以用多个引号逗号区分。该部分为AI训练最关键部分，主要填写为0:[]中内容，内容可以分为五个方向 画种描述：A beautiful painting of； 内容描述：a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood； 画家描述：by greg rutkowski and thomas kinkade； 参考渲染方式：Trending on artstation（全球性质CG艺术家社区）； 颜色描述：yellow color scheme。该部分内容可以优先参考网络上分享的语言表述，然后再自行创作。 Diffuse!

该部分为AI绘图训练的实际运行部分，在实际训练运行时，会在该代码片段下方展示出正在训练的图片。参数解释：display_rate：展示率。即每隔多少个Step展示一次训练图形结果。推荐设置为5。n_batches：训练次数。即产出多少张最终图片。每一张图片都经理一次完整的step。 正式使用

在点击链接之后，点击代码执行程序中的全部运行按钮，然后等待程序运行即可。

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本地环境搭建（保姆级教程）For win

TIP：如果不是英伟达显卡，为A卡等其他卡就可以不要考虑本地环境搭建了。

前置软件/工程文件安装导入 首先你需要你个Git：传送门，点击download for Windows下载并完成安装。其次打开项目Github官网：传送门，然后在你想创建项目的位置（务必在固态硬盘中创建）右键，点击Git Bash Here。等待其初始化完成之后输入如下代码：

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git clone https://github.com/alembics/disco-diffusion.git

项目下载Https通过进入Github然后互点击Code再点击复制按钮即可

第三，你需要一个查看代码的IDE，这里推荐VScode：传送门，同理点击Download for Windows进行下载。第四，你需要一个Python环境，这里推荐Anaconda：传送门

安装好Anaconda之后，在左下角Windows菜单中找到Anaconda Navigator点击并鼠标拖拽图标到桌面建立快捷方式，方便之后使用。打开Vscode，选择左上角文件->打开文件夹之后找到下载好的文件夹并导入到项目中。

之后在项目中找到Disco_Diffusion.ipynb并双击打开，之后请阅读本文网络直接使用部分，了解程序的具体步骤以及参数。 环境/依赖包安装

运行时报错查看：在点击运行的时候，VS CODE下方弹出的红色字体就是报错内容信息。

首先找到Set Up代码片段，点击左边按钮运行程序，你可以得到你的GUP具体参数。如果出现Decode或者其他Error报错情况，把该段代码直接删除即可。

运行时或者代码导入时可能会提示你安装Python插件，请务必点击Install安装。在运行代码时首先点击右上角的按钮进行环境选择，然后选择下拉菜单中的base环境选项。 然后依次点击1.2,1.3代码片段。在1.3代码部分会出现报错，提示缺少Module。如果运行1.3代码时间过长可以中断程序跳过运行1.3此步骤。

此时打开Anaconda，点击Environment选项，选中base环境，点击base右侧按钮，选择Open terminal。（弄完之后不要关闭）（额外非必要）可以百度Anaconda换源，按照教程更换Anaconda下载镜像网址。然后输入如下代码：每行依次输入，等待安装完成后再进行下一个代码输入

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pip install opencv-python

pip install numpy

pip install lpips

pip install midas

之后，在桌面空白处点击鼠标右键，NVIDIA控制面板，选择左下角系统信息按钮

点击组件选项卡，查看NVCUDA的系统信息。后面显示的NVIDIA CUDA 11.6.110即为你能够安装的CUDA的最高的版本号。这里我的为11.6版本。

打开Pytorch官网：传送门，下拉找到如上图所示部分的下载安装选项，如果你的显卡支持11.3及其以上的版本则选择如上图所示的选项，如果支持10.2以上版本的CUDA那么就选择10.2版本，否则请及时更新你的显卡驱动（方法，下载360搜索栏里面搜索驱动，找到驱动安装，然后更新显卡驱动）复制Run this Command中的命令，然后打开Anaconda的面板，输入复制到的代码：（下方为笔者的版本代码，如果安装时有卡顿现象，需要挂在美国节点或者香港节点的梯子）

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conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

1.3代码片段各类报错解决方案 之后再次回到VS code中点击运行代码。出现xxx module missing或者not found等字样，则按照提示输入pip install xxxx，xxxx为该module名称。出现Torch not compiled with CUDA enabled，那么则需要下载CUDA额外组件，去CUDA官网：传送门查找对应版本（如果出现下载速度过慢等情况推荐复制下载网址到迅雷内下载）。如果你能够支持11.3及其以上的CUDA，那么点击进入CUDA Toolkit 11.3.0，否则下载10.2版本CUDA。选择C盘默认安装即可，不要选择精简安装。 之后下载对应版本CUDNN：传送门，需要注册账号才能下载。下载时根据版本选择11.x或者10版本。 之后吧该CUDNN文件解压，打开里面的文件并复制剪切，之后找到你的CUDA安装文件默认路径为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3（最后一个为你的版本号不要乱复制粘贴）

打开之后应当如上图所示，然后把CUDNN中的文件夹内容（不要直接复制外部大的文件夹，要把文件夹里面的三个文件和一个licence剪切复制）复制到该文件夹当中。 只有打开系统环境变量，可以在左下角的搜索栏中直接搜索环境变量

然后按照如上图所示步骤选择环境变量按钮，在选中Path一栏，之后点击编辑按钮添加如图所示四个路径，注意不要照抄，每个人的版本号都不一样，该路径就是你CUDA文件夹中的路径，直接复制自己的即可。出现Missing/Not Found尤其是MiDaS/Infer等字样时，在代码左侧有一些数字，这些数字代码出错的代码行号，有midas/Infer出现的行数然后点击数字快速跳转到该行。 如果出现的是小写的midas，或者在midas文件夹内出现的报错（代码里面有import midas类似字样，例如No module named ‘midas.dpt_depth’），例如midas.dpt_depth，则改为MiDaS.midas.dpt_depth，所有的代码都一致。 如果出现是Infer，则加上AdaBins前缀，例如AdaBins.Infer（注意有’.’字符连接）出现UnicodeDecodeError包含midas等内容所在时，找到报错内容最后几行，with open或者open或者opencv等字样，点击对应数字行号打开该文件代码，添加with open(xxx, ‘r’, encoding=‘utf-8’)字样，即原本括号内代码为xxxx，然后添加, ‘r’, encoding=‘utf-8’字样（注意都要为英文） 训练集下载 训练集下载链接：/s/1rE-3amZQ8gBEXIQcetawCQ  密码：gmi1

找到百度云盘中的models文件夹，并把文件夹中所有内容都下载下来，然后将里面内容放到你的disco-diffusion\models文件夹中。之后一次从头开始顺序点击按钮直到4.Diffuse!代码块前 最终运行 之后根据网络直接使用中的内容，找到对应名称代码调整参数

在VScode中找到全部运行按钮点击运行即可，同理，图片会显示在4.Diffuse!代码块下方。

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Linux

（什么？你都用Linux还要我来教你搭环境？）