Die Erzeugung von Kunst mit künstlicher Intelligenz erreicht einen beispiellosen Höhepunkt. Discord-Nutzer genießen Midjourney in vollen Zügen, aber auch DALL-E 2 und Stable Diffusion bleiben nicht zurück, wie wir in diesem improvisierten Duell der Algorithmen festgestellt haben. Was kommt also als Nächstes? Eine gute Möglichkeit ist, in die nächste Phase zu gehen und ein Modell lokal zu installieren, und Stable Diffusion präsentiert sich als idealer Kandidat. Ein aktuelles Tutorial erklärt den Prozess Schritt für Schritt, und obwohl es anfangs viel Geduld erfordert, funktioniert es besser als erwartet.
Künstliche Intelligenz und Kunst. Die Anfänge ihrer Beziehung waren schüchtern, experimentell. Steife Interpretationen, viele Fehler, eine zu hohe technische Hürde für den Endnutzer. Doch das hat sich geändert: Heute können wir einem Algorithmus sagen, dass er fantastische Landschaften erzeugen soll, und mit ein paar minimalen Anpassungen sind die Ergebnisse völlig unterschiedlich. Stable Diffusion ist nur eines von mehreren Modellen, die diese Praxis ermöglichen, aber dank seines offenen Profils können wir eine lokale Kopie installieren, sofern unsere Hardware den Anforderungen gewachsen ist. Die „Ultimate GUI Retard Guide“ beschreibt den genauen Prozess, um Stable Diffusion auf deinem PC mit einer grafischen Oberfläche im Browser zu installieren, und heute haben wir beschlossen, sie zu testen.
Stable Diffusion auf deinem Computer installieren
- Erste Warnung: Wenn du keine Nvidia-Hardware besitzt, hör hier auf. Stable Diffusion erfordert CUDA. AMD-Nutzer können es mit dieser Anleitung versuchen, aber es gibt keine Garantien.
- Lade das Stable-Diffusion-Modell 1.4 herunter. Ich empfehle, den Magnet-Link zu verwenden, um die Datei mit BitTorrent zu bekommen. Es sind 4 Gigabyte, also Geduld.
- Lade das Stable-Diffusion-Repository herunter und extrahiere den Inhalt in einen Ordner.
- Lade das WebUI-Repository von Stable Diffusion herunter und extrahiere den Inhalt in einen anderen Ordner.
- Wenn Windows ab diesem Punkt vor dem Überschreiben von Dateien warnt, bestätige immer mit Ja.
- Verschiebe die Skripte mit der Erweiterung .py (es sind drei Dateien) aus dem Ordner stable-diffusion-webui in stable-difussion-main/scripts.
- Verschiebe die Datei webui.yaml in den Ordner stable-diffusion-main/configs/webui.
- Verschiebe alles andere in stable-diffusion-webui in stable-diffusion-main.
- Benenne die Datei sd-v1-4.ckpt in model.ckpt um und verschiebe sie nach stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1.
- Bearbeite die Datei environment.yaml in stable-diffusion-main und ändere das Feld „name“ in der ersten Zeile von „ldm“ zu „ldo“.
- Lade Miniconda Version 3 herunter.
- Installiere Miniconda am Standardort, für alle Benutzer (All Users).
- Entferne das Häkchen bei der Option „Register Miniconda as the system Python 3.9“.
- Doppelklicke schließlich auf webui.cmd in stable-diffusion-main.
- Warte. Das Skript wird eine große Menge zusätzlicher Abhängigkeiten herunterladen (in der Größenordnung von 3 GB) und wird etwa 20 bis 30 Minuten dauern. Wenn Windows zusätzliche Prozesse ausführen möchte und um Erlaubnis bittet, lass es fortfahren. Geduld, Geduld, Geduld.
- Wenn du die Meldung localhost:7860 in der Konsole siehst, gib diese Adresse in deinen bevorzugten Browser ein.
- Wenn alles gut geht, erscheint die Benutzeroberfläche von Stable Diffusion. Gut gemacht!
Nach 17 entpackten Schritten und einer halben Stunde später können wir mit unseren Experimenten beginnen. Die Anleitung enthält auch Details zur Fehlerbehebung (z.B. nur grüne Quadrate auf GTX-16XX-Karten), zur Optimierung des Modells auf Hardware mit 4 GB VRAM und Anweisungen zum Hinzufügen von GFPGAN und ESRGAN (Gesichtskorrektur bzw. Upscaling). Diese Module erhöhen jedoch den VRAM-Verbrauch weiter und sind bereits in anderen Anwendungen verfügbar (z.B. waifu2x-vulkan). Zum Abschluss teilen wir einige der Beispiele, die Stable Diffusion in der letzten Sitzung erstellt hat. Viel Glück!
Zum Tutorial: Hier klicken
