Stable Diffusion 本地部署教程
Stable Diffusion是一种用于构建和部署机器学习模型的开源工具。以下是在本地环境中部署 Stable Diffusion 的基本步骤：
步骤 1: 准备环境
确保你的系统中已经安装了以下软件和工具：
- Python（建议使用 Python 3.x）
- pip（Python 包管理工具）
- Docker（可选，用于容器化部署）
步骤 2: 克隆 Stable Diffusion 仓库
从 Stable Diffusion 的 GitHub 仓库中克隆代码到本地计算机：
git clone https://github.com/stable-diffusion/stable-diffusion.git
步骤 3: 安装依赖项
进入克隆的 Stable Diffusion 目录，并安装所需的 Python 依赖项：
cd stable-diffusion
pip install -r requirements.txt
步骤 4: 配置环境变量
根据你的设置，配置环境变量。例如，如果你使用 GPU，你可能需要设置 CUDA 相关的环境变量。
步骤 5: 下载预训练模型
Stable Diffusion 提供了一些预训练的模型。你可以从官方网站下载这些模型，并将它们放在合适的目录中。
步骤 6: 启动服务
使用以下命令启动 Stable Diffusion 服务：
python serve.py --model <model_path>
其中 <model_path> 是你选择的预训练模型的路径。
步骤 7: 测试服务
使用 curl 或任何其他 HTTP 客户端测试已部署的服务：
curl -X POST