Stable Diffusion Docker 项目教程
项目介绍
Stable Diffusion Docker 是一个开源项目,旨在通过 Docker 容器运行官方的 Stable Diffusion 版本。该项目支持多种图像处理功能,包括 txt2img、img2img、depth2img、pix2pix、upscale4x 和 inpaint。通过使用 Docker,用户可以轻松地在不同环境中部署和运行 Stable Diffusion,无需复杂的安装和配置过程。
项目快速启动
安装 Docker
首先,确保你的系统上已经安装了 Docker。你可以通过以下命令来检查 Docker 是否已经安装:
docker --version
如果没有安装,请根据你的操作系统安装 Docker。例如,在 Ubuntu 上可以通过以下命令安装:
sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
拉取并运行 Docker 镜像
接下来,从 Docker 官方仓库拉取 Stable Diffusion Docker 镜像并运行:
docker pull fboulnois/stable-diffusion-docker
docker run -it --rm -p 7860:7860 fboulnois/stable-diffusion-docker
访问 Web UI
运行容器后,你可以通过浏览器访问 http://localhost:7860 来使用 Stable Diffusion 的 Web UI。
应用案例和最佳实践
图像生成
使用 Stable Diffusion 进行图像生成是一个常见的应用场景。你可以通过 Web UI 上传文本描述,然后生成相应的图像。例如,输入“一只坐在树上的猫”,系统将生成一张符合描述的图像。
图像编辑
Stable Diffusion 还支持图像编辑功能,如 img2img、depth2img 和 inpaint。你可以上传一张现有图像,并对其进行修改或增强。例如,使用 inpaint 功能可以去除图像中的不需要的元素。
最佳实践
- 参数调整:在生成图像时,尝试调整不同的参数(如步数、采样器等)以获得最佳效果。
- 批量处理:使用脚本或自动化工具进行批量图像生成和编辑,提高效率。
- 资源管理:确保你的系统有足够的 GPU 资源,以避免运行时出现性能问题。
典型生态项目
AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
这是一个基于 Web 的用户界面,用于管理和运行 Stable Diffusion。它提供了丰富的功能和参数调整选项,使得用户可以更方便地使用 Stable Diffusion。
InvokeAI
InvokeAI 是一个开源的 AI 图像生成工具,它与 Stable Diffusion 集成,提供了更多的图像生成和编辑功能。
ComfyUI
ComfyUI 是一个用户友好的界面,用于管理和运行各种 AI 模型,包括 Stable Diffusion。它提供了直观的操作界面和丰富的功能。
通过这些生态项目,用户可以更全面地利用 Stable Diffusion 的功能,实现更多样化的图像生成和编辑需求。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00