上期图文教程，我们分享过AI绘图大模型Stable Diffusion以及中文版本文心AI绘画大模型的基础知识以及代码实现，截至到目前为止。Stable Diffusion模型已经更新到了V2.1版本，其文生图大模型也越来越火，其在2022年底，由AI绘制的图片被荣为国际大奖，让大家对AI绘画大模型也越来越关注，只是被突然杀出来的ChatGPT抢了风头,本期我们基于Stable Diffusion webui开源项目，介绍一下最近大火的Stable Diffusion模型。
Stable Diffusion模型+chilloutmixni
stable-diffusion-webui
Stable Diffusion是一种扩散模型，可以经过训练，使用文本进行图片的生成任务，很多基于Stable Diffusion模型的训练模型已经发布，最近比较火的便是chilloutmixni（一个真人图片生成模型）与lora模型（一种风格模型），2种模型可以搭配使用，由于Stable Diffusion模型开源的是源代码，针对普通非程序员，交互起来，不是很友好，这不，基于Stable Diffusion的UI可视化项目也同步开源，其中最著名的便是如下开源webUI。
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui39;libnvinfer.so.7&39;libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory; LD_LIBRARY_PATH: /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/cv2/../../lib64:/usr/lib64-nvidia 2023-03-11 10:51:06.508233: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly. Calculating sha256 for /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/chilloutmixni.safetensors: 7234b76e423f010b409268386062a4111c0da6adebdf3a9b1a825937bdf17683 Loading weights [7234b76e42] from /content/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/chilloutmixni.safetensors Creating model from config: /content/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode DiffusionWrapper has 859.52 M params. Downloading (…)olve/main/vocab.json: 100% 961k/961k [00:00<00:00, 6.44MB/s] Downloading (…)olve/main/merges.txt: 100% 525k/525k [00:00<00:00, 3.82MB/s] Downloading (…)cial_tokens_map.json: 100% 389/389 [00:00<00:00, 92.5kB/s] Downloading (…)okenizer_config.json: 100% 905/905 [00:00<00:00, 305kB/s] Downloading (…)lve/main/config.json: 100% 4.52k/4.52k [00:00<00:00, 668kB/s] Applying xformers cross attention optimization. Textual inversion embeddings loaded(0): Model loaded in 76.3s (calculate hash: 45.7s, load weights from disk: 0.8s, create model: 3.1s, apply weights to model: 17.6s, apply half(): 1.3s, load VAE: 7.0s, move model to device: 0.6s). Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 Running on public URL: https://61087ab0-8f51-5aee.gradio.livestable-diffusion-webui
代码运行完成后，我们在最后一行，就可以看到一个public URL ，点击这个URL，就会跳转到一个webui界面了（上图）。由于我们下载了chilloutmixni模型，这里系统会自动检测到此模型，并默认使用此模型。
通过以上的webui界面，我们就可以输入相应的文字，或者上传自己的图片进行文字生成图片，或者图生图的操作了，总结一下其webui界面的安装过程主要包含四步
1、git clone 2个工程 2、安装其第三方库 3、下载需要的模型文件 4、运行webui通过以上4步，便可以正常运行stable-diffusion-webui项目了，关于stable-diffusion-webui项目的参数设置，模型文件的使用，其他插件的使用，我们后期进行分享。
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