嘗試本地部署Stable Diffusion
之前試玩了一下Midjourney，透過Discord 訪問，但很快我就把免費體驗次數耗完了，於是跑去淘寶買了一個月的共享帳戶繼續試玩。然而新鮮感兩三天就過去了，我基本上就很少碰了。這兩天又來了點興趣，試了下本地部署Stable Diffusion。
我主要參考了這篇文章《 本地部署Stable Diffusion教程，親測可以安裝成功》by Pancras Wen。
基本上我按照其描述的過程安裝的，只遇到一點小問題。
首先是下載git 和Python，他這裡建議安裝Python 3.10.9，沒有說明原因，我也不知道為啥。
然後下載stable-diffusion-webui 軟體庫：新建一個資料夾，然後透過git 複製：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
下載完成後，執行webui-user.bat 批次文件，讓其自動下載安裝其餘元件。
如果過程中遇到pip 更新提示，就新開一個cmd 然後執行綠色的提示指令即可。
這個過程在複製taming-transformers 和CodeFormer 時遇到了問題，出現了error code 128， 可以參考這裡的報告。
對於taming-transformers，我重新啟動webui-user.bat 批次成功解決了，但是等了不少時間。
對於CodeFormer，重啟多次webui-user.bat 也沒能解決，所以我換了git bash 來克隆，完成後再執行webui-user.bat。
後面就沒啥問題，繼續下載。
之後我們就能透過瀏覽器存取http://127.0.0.1:7860來呼叫Stable Diffusion。
還是很方便使用的，各個參數設定都有說明，懸浮滑鼠便能看到。
試著調用了幾次預設設置，感覺效果相當差。
為了產生高品質的影像，自然需要合適的設定；其中採樣器的選擇是非常重要的。這裡有一篇指南值得參考：《 Stable Diffusion Samplers: A Comprehensive Guide 》，其中給了一些使用建議：
1.如果想要使用相對新的模型，快速生成，品質好，可以選擇：
DPM++ 2M Karras ，執行20-30 步
UniPC ，執行20-30 步
2.如果你想要高品質影像，但不在乎收斂情況，可以選擇：
DPM++ SDE Karras ，執行8-12 步（注意：速度較慢）
DDIM ，執行10-15 步
3.如果想要產生的結果穩定，可重現，就不要使用老式採樣器，即Euler a、DPM2 a、DPM++ 2S a、DPM++ 2S a Karras。
4.如果偏好簡單的選擇，可以使用Euler和Heun ；Heun 的步數不宜過多，以節省時間。
我也看了看另外兩篇教程，這裡索引：
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