La generazione di arte con intelligenza artificiale è al culmine di una popolarità senza precedenti. Gli utenti di Discord stanno godendo di Midjourney al massimo, ma DALL-E 2 e Stable Diffusion non sono da meno, come abbiamo potuto constatare in questo duello improvvisato di algoritmi. Allora, cosa succede dopo? Una buona possibilità è passare alla fase successiva e installare uno dei modelli localmente, e Stable Diffusion si presenta come il candidato ideale. Un recente tutorial spiega il processo passo dopo passo, e anche se richiede molta pazienza all'inizio, funziona meglio del previsto.
Intelligenza artificiale e arte. Gli inizi della loro relazione sono stati timidi, sperimentali. Interpretazioni rigide, molti errori, una barriera tecnica troppo alta per l'utente finale. Tuttavia, tutto questo è cambiato: oggi possiamo indicare a un algoritmo di generare paesaggi fantastici usando la tastiera, e con un paio di regolazioni minime, i risultati sono completamente diversi.
Stable Diffusion è solo uno dei vari modelli che rendono possibile questa pratica, ma grazie al suo profilo aperto possiamo installare una copia locale, sempre che il nostro hardware sia all'altezza. La «Ultimate GUI Retard Guide» descrive il processo esatto per installare Stable Diffusion sul tuo PC con un'interfaccia grafica nel browser, e oggi abbiamo deciso di metterla alla prova.
Installare Stable Diffusion per generare arte sul tuo PC
- Prima avvertenza: se non possiedi hardware Nvidia, fermati qui. Stable Diffusion richiede CUDA. Gli utenti AMD possono provare con questa guida, ma non ci sono garanzie.
- Scarica il modello 1.4 di Stable Diffusion. Consiglio di usare il link magnet per ottenere il file con BitTorrent. Sono 4 gigabyte, pazienza.
- Scarica il repository di Stable Diffusion ed estrai il contenuto in una cartella.
- Scarica il repository per il WebUI di Stable Diffusion ed estrai il contenuto in un'altra cartella.
- Se Windows ti avverte sulla necessità di sovrascrivere i file da questo punto in poi, conferma sempre sì.
- Sposta gli script con estensione .py (sono tre file) dalla cartella stable-diffusion-webui verso stable-diffusion-main/scripts.
- Sposta il file webui.yaml nella cartella stable-diffusion-main/configs/webui.
- Sposta tutto il resto in stable-diffusion-webui all'interno di stable-diffusion-main.
- Rinomina il file sd-v1-4.ckpt in model.ckpt e spostalo in stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1.
- Modifica il file environment.yaml situato in stable-diffusion-main e modifica il campo «name» nella prima riga da «ldm» a «ldo».
- Scarica la versione 3 di Miniconda da questo indirizzo.
- Installa Miniconda nella sua posizione predefinita, per tutti gli utenti (All Users).
- Togli la spunta all'opzione «Register Miniconda as the system Python 3.9».
- Infine, fai doppio clic su webui.cmd in stable-diffusion-main.
- Aspetta. Lo script scaricherà una grande quantità di dipendenze aggiuntive (nell'ordine di 3 GB) e impiegherà tra 20 e 30 minuti per completare l'attività. Se Windows deve eseguire processi aggiuntivi e chiede autorizzazione, consenti di continuare. Pazienza, pazienza, pazienza.
- Una volta che vedi la scritta localhost:7860 nella console, inserisci quell'indirizzo nel tuo browser preferito.
- Se tutto va bene, apparirà l'interfaccia di Stable Diffusion. Buon lavoro!
17 passaggi compressi e mezz'ora più tardi, possiamo iniziare i nostri esperimenti. Il tutorial include anche dettagli per risolvere problemi (ad esempio, ricevere solo quadrati verdi su schede GTX 16XX), ottimizzare il modello su hardware con 4 GB di VRAM e le istruzioni per aggiungere GFPGAN ed ESRGAN (correzione dei volti e upscaling rispettivamente). Tuttavia, questi moduli aumentano ulteriormente l'uso di VRAM e sono già disponibili in altre applicazioni (come waifu2x-vulkan). Per concludere, condividiamo alcuni dei campioni che Stable Diffusion ha creato nell'ultima sessione. Buona fortuna!
Accedi al tutorial: Hai clic qui
