A geração de arte com inteligência artificial está em um pico de popularidade sem precedentes. Os usuários do Discord estão aproveitando o Midjourney ao máximo, mas DALL-E 2 e Stable Diffusion não ficam para trás, algo que pudemos comprovar neste duelo improvisado de algoritmos. Então, o que vem a seguir? Uma boa possibilidade é passar para a próxima fase e instalar um dos modelos localmente, e Stable Diffusion se apresenta como o candidato ideal. Um tutorial recente explica o processo passo a passo, e embora exija muita paciência no início, funciona melhor do que o esperado.
Inteligência artificial e arte. Os começos dessa relação foram tímidos, experimentais. Interpretações rígidas, muitos erros, uma barreira técnica alta demais para o usuário final. No entanto, tudo isso mudou: hoje podemos pedir a um algoritmo que gere paisagens fantásticas usando o teclado, e com alguns ajustes mínimos, os resultados são completamente diferentes.
Stable Diffusion é apenas um dos vários modelos que tornam essa prática possível, mas graças ao seu perfil aberto podemos instalar uma cópia local, desde que nosso hardware esteja à altura das circunstâncias. A «Ultimate GUI Retard Guide» descreve o processo exato para instalar o Stable Diffusion no seu PC com uma interface gráfica no navegador, e hoje decidimos colocá-la à prova.
Instalando o Stable Diffusion para gerar arte no seu computador
- Primeiro aviso: se você não tem hardware Nvidia, pare aqui. Stable Diffusion requer CUDA. Usuários de AMD podem tentar com este guia, mas não há garantias.
- Baixe o modelo 1.4 do Stable Diffusion. Recomendo usar o link magnet para obter o arquivo via BitTorrent. São 4 gigabytes, paciência.
- Baixe o repositório do Stable Diffusion e extraia o conteúdo em uma pasta.
- Baixe o repositório para o WebUI do Stable Diffusion e extraia o conteúdo em outra pasta.
- Se o Windows avisar sobre a necessidade de sobrescrever arquivos a partir deste ponto, confirme sempre que sim.
- Mova os scripts com extensão .py (são três arquivos) da pasta stable-diffusion-webui para stable-diffusion-main/scripts.
- Mova o arquivo webui.yaml para a pasta stable-diffusion-main/configs/webui.
- Mova todo o resto em stable-diffusion-webui para dentro de stable-diffusion-main.
- Renomeie o arquivo sd-v1-4.ckpt para model.ckpt e mova-o para stable-diffusion-main/models/ldm/stable-diffusion-v1.
- Edite o arquivo environment.yaml localizado em stable-diffusion-main e modifique o campo «name» na primeira linha de «ldm» para «ldo».
- Baixe a versão 3 do Miniconda
- Instale o Miniconda no local padrão, para todos os usuários (All Users).
- Desmarque a opção «Register Miniconda as the system Python 3.9».
- Finalmente, dê dois cliques em webui.cmd em stable-diffusion-main.
- Espere. O script baixará uma grande quantidade de dependências adicionais (na ordem de 3 GB) e levará entre 20 e 30 minutos para concluir a tarefa. Se o Windows precisar executar processos adicionais e pedir autorização, permita que continue. Paciência, paciência, paciência.
- Quando você vir a legenda localhost:7860 no console, digite esse endereço no seu navegador favorito.
- Se tudo der certo, a interface do Stable Diffusion aparecerá. Bom trabalho!
17 passos descomprimidos e meia hora depois, podemos iniciar nossos experimentos. O tutorial também inclui detalhes para solucionar problemas (por exemplo, receber apenas quadrados verdes em placas GTX 16XX), otimizar o modelo em hardware com 4 GB de VRAM e as instruções para adicionar GFPGAN e ESRGAN (correção de rosto e upscaling, respectivamente). No entanto, esses módulos aumentam ainda mais o uso de VRAM e já estão disponíveis em outros aplicativos (como waifu2x-vulkan). Para finalizar, compartilhamos algumas das amostras que o Stable Diffusion criou na última sessão. Boa sorte!
Acesse o tutorial: Clique aqui
