Stable Diffusion을 설치GitHub에서 소스 코드를 클론하고, 필요한 라이브러리 설치 후 Stable Diffusion을 설치단계

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Stable Diffusion을 설치하고 사용하려면 먼저 GitHub에서 소스 코드를 클론하고, 필요한 라이브러리를 설치한 후에 실행할 수 있습니다. 아래는 Stable Diffusion을 설치하는 데 필요한 자세한 단계입니다.

1. 필수 도구 설치

먼저, Git와 Python이 설치되어 있는지 확인하세요.

  • Git 설치: Git은 Git 공식 사이트에서 다운로드하고 설치할 수 있습니다.
  • Python 설치: Python 3.8 이상이 필요합니다. Python 공식 사이트에서 다운로드하고 설치하세요. 설치 시 Add Python to PATH 옵션을 체크하세요.

2. Stable Diffusion 리포지토리 클론

터미널(또는 명령 프롬프트)을 열고, Stable Diffusion의 GitHub 리포지토리를 클론합니다.

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion

3. 가상 환경 설정 (선택 사항)

가상 환경을 설정하여 프로젝트 간의 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다.

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # 리눅스 및 MacOS
venv\Scripts\activate      # Windows

4. 의존성 설치

Stable Diffusion을 실행하는 데 필요한 Python 라이브러리를 설치합니다. requirements.txt 파일을 사용하여 필요한 모든 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

pip install -r requirements.txt

5. 모델 파일 다운로드

Stable Diffusion은 사전 학습된 모델 파일이 필요합니다. 이 모델 파일은 GitHub 리포지토리에는 포함되어 있지 않으며, 별도로 다운로드해야 합니다. 예를 들어, v1-4.ckpt 파일을 다운로드하고 프로젝트의 모델 디렉터리에 저장합니다.

mkdir -p models/ldm/stable-diffusion-v1/
mv path_to_downloaded_model/v1-4.ckpt models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt

6. Stable Diffusion 실행

모든 준비가 끝났다면, Stable Diffusion을 실행할 수 있습니다. 스크립트 파일을 사용하여 이미지를 생성하거나 인터페이스를 사용할 수 있습니다.

python scripts/txt2img.py --prompt "a beautiful painting of a mountain landscape" --plms

7. GPU 설정 (선택 사항)

GPU를 사용하여 모델을 가속화하려면, CUDA를 지원하는 GPU가 필요합니다. GPU 드라이버와 CUDA, cuDNN을 설치하고, PyTorch를 GPU 버전으로 설치합니다.

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

이제 Stable Diffusion을 사용할 준비가 완료되었습니다. 필요에 따라 추가적으로 설정을 조정하거나 스크립트를 수정할 수 있습니다.

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