En colaboración con EleutherAI, LAION y StabilityAI, se desarrolló un modelo de aprendizaje automático de texto a imagen denominado generador de arte Stable Diffusion AI para generar imágenes digitales a partir de descripciones en lenguaje natural.
La creación de arte mediante IA no es nueva. Sin embargo, software como DALL-E 2, Midjourney AI y Stable Diffusion presentados este año han hecho posible que incluso los artistas menos hábiles creen obras de arte complejas, abstractas o realistas simplemente ingresando unas pocas palabras en un cuadro de texto.
El modelo de generación de imágenes de código abierto de Stability AI está a la par con DALL-E 2 en términos de calidad. Además, presentó DreamStudio, un sitio web comercial que proporciona tiempo de cómputo para la creación de imágenes de difusión estable. Stable Diffusion, a diferencia de DALL-E 2, puede ser utilizado por cualquiera y, como el código es de código abierto, los proyectos pueden desarrollarse a partir de él con pocas restricciones.
¿Qué es el generador de arte Stable Diffusion AI?
Stability AI lanzó Stable Diffusion, un generador de arte de IA de código abierto, el 22 de agosto. Se utiliza Python para crear Stable Diffusion y se utiliza el concepto de lenguaje transformador. Cualquier sistema operativo que admita kernels Cuda puede usarlo.
Gracias al paradigma de síntesis de imágenes de difusión estable de código abierto, cualquier persona con una PC y una buena GPU puede crear casi cualquier realidad visual que pueda imaginar. Puede duplicar prácticamente cualquier estilo visual si le das un texto descriptivo y los resultados aparecen en tu pantalla de milagro.
A diferencia de métodos como DALL-E, Stable Diffusion pone a disposición su código fuente. La licencia prohíbe algunas situaciones de uso riesgosas.
La ética de la IA ha sido atacada por sus oponentes, quienes afirman que el modelo puede usarse para crear “deepfakes” y cuestionan si es apropiado crear imágenes usando un modelo entrenado en un conjunto de datos que contiene contenido protegido por derechos de autor sin el consentimiento de los artistas.
El conjunto de entrenamiento para Stable Diffusion era un subconjunto del conjunto de datos LAION-Aesthetics V2. Se entrenó en 256 GPU Nvidia A100 en el modo de compra por 600.000 dólares.
Stability AI, la empresa que sustenta Stable Diffusion, está en conversaciones para buscar capital con una valoración de hasta mil millones de dólares a partir de septiembre de 2022.
Requisitos de descarga de Difusión estable
En 2022, una PC para juegos típica admitirá Stable Diffusion, pero su teléfono y la mayoría de las computadoras portátiles no. Los requisitos previos para la descarga de Stable Diffusion que debe cumplir son los siguientes:
- Una GPU con al el menos 6 gigabytes (GB) de VRAM
- Esto incluye la mayoría de las GPU NVIDIA modernas.
- 10 GB (más o menos) de espacio de almacenamiento en su disco duro o unidad de estado sólido
- El instalador de Miniconda3
- Los archivos de difusión estable de GitHub
- Los últimos puntos de control (Versión 1.4, al momento de escribir este artículo, pero la 1.5 debería lanzarse pronto)
- El instalador de Git
- Windows 8, 10 u 11
- Stable Diffusion también se puede ejecutar en Linux y macOS
¿Qué tamaño tiene el generador de arte Stable Diffusion AI?
Necesita aproximadamente 10 GB de espacio de almacenamiento en su disco duro o unidad de estado sólido.
Puedes utilizar IA a mitad de camino u otros generadores de IA basados en la web si no tienes el hardware necesario.
¿Cómo ejecutar el generador de arte Stable Diffusion AI?
Estos son los pasos para ejecutar el generador de arte Stable Diffusion AI:
Echemos un vistazo más de cerca a cómo puedes hacerlos.
Instalar Git
Los programadores pueden gestionar varias versiones del software que están desarrollando con la ayuda de la tecnología llamada Git. Pueden conservar diferentes versiones del software en el que están trabajando en un repositorio compartido y al mismo tiempo permiten que otros desarrolladores contribuyan al proyecto.
Si no es desarrollador, Git le proporciona una forma sencilla de acceder y descargar estos proyectos. Lo aplicaremos en esta circunstancia. ejecutando el instalador de windows x64 que se puede obtener del sitio web de Git es necesario para instalar Git.
Se le dará la opción de configurar varias opciones mientras se ejecuta la instalación; déjelos todos en su configuración predeterminada. Es importante visitar la página de opciones “Ajustar su entorno PATH”. Sólo se debe elegir “Git desde la línea de comandos y también desde software de terceros”.
Instalar Miniconda3
Stable Diffusion utiliza una variedad de bibliotecas de Python. Si no estás familiarizado con Python, no te preocupes demasiado por esto; basta entender que las bibliotecas son sólo paquetes de software que su computadora puede usar para realizar tareas específicas, como editar una imagen o realizar operaciones aritméticas desafiantes.
Miniconda3 es esencialmente una herramienta conveniente. Le permite administrar todas las bibliotecas necesarias para que Stable Diffusion funcione sin un trabajo tedioso. También afectará la forma en que utilizamos la difusión estable en escenarios del mundo real.
Visita el Página de descarga de Miniconda3 y elija “Miniconda3 Windows 64-bit” para obtener la versión más reciente.
Al hacer doble clic en el ejecutable después de descargarlo, se iniciará la instalación. En comparación con Git, la instalación de Miniconda3 implica menos clics en la página. Sin embargo, debes tener cuidado al tomar esta decisión:
Asegúrese de elegir “Todos los usuarios” antes de presionar el botón siguiente y finalizar la instalación.
Se le pedirá que reinicie su computadora después de instalar Miniconda3 y Git.
Descargue el repositorio GitHub de Stable Diffusion y el último punto de control
Después de instalar el software requerido, podemos descargar y configurar Stable Diffusion.
Descargando el Último punto de control debería ser lo primero. Para descargar el punto de control, primero debe crear una cuenta, pero todo lo que requieren es su nombre y dirección de correo electrónico.
El enlace que dice “sd-v1-4.ckpt” iniciará la descarga. El otro archivo, “sd-v1-4-full-ema.ckpt”, es casi el doble de grande, pero podría producir mejores resultados. Puedes usar cualquiera de los dos.
El siguiente paso es obtener Difusión estable de GitHub. Elija el botón verde “Código”, luego haga clic en “Descargar ZIP”. Puedes usar este enlace de descarga directa también.
Ahora que tenemos los archivos de Stable Diffusion descomprimidos, necesitamos crear algunos directorios para descomprimirlos. Haga clic en el botón Inicio, escriba “miniconda3” en el cuadro de búsqueda del menú Inicio y luego elija “Abrir” o “Entrar”.
Crearemos una carpeta llamada “difusión estable” usando la línea de comando. Después de pegar la siguiente sección de código en el cuadro Miniconda3, presione Enter.
Si todo va según lo planeado, aparecerá la ventana Miniconda3. Mantenga abierta la Miniconda3 porque la necesitaremos nuevamente en breve.
Utilice su archivador de archivos favorito para abrir el archivo ZIP “stable-diffusion-main.zip” que descargó de GitHub. Windows puede abrir archivos ZIP por sí solo como alternativa si no tienes uno. Mientras mantiene el archivo ZIP abierto en la primera ventana del Explorador de archivos, abra una segunda ventana y navegue hasta la carpeta “C:stable-diffusion” que acabamos de crear.
Arrastre y suelte la carpeta “stable-diffusion-main” en la carpeta “stable-diffusion” desde el archivo ZIP.
Regrese a Miniconda3 y pegue los siguientes comandos en la ventana:
cd C:\stable-diffusion\stable-diffusion-main conda env create -f environment.yaml conda activate ldm mkdir models\ldm\stable-diffusion-v1
Continúe con el procedimiento. Debido a que algunos archivos tienen más de un gigabit, la descarga puede llevar algún tiempo. Si interrumpe accidentalmente el proceso, debe eliminar la carpeta del entorno y reiniciar conda env create -f Environment.yaml. En ese escenario, después de borrar la carpeta “ldm” de “C:Users(Your User Account).condaenvs”, ejecute el comando anterior.
La última etapa de la instalación ya está completa. Utilizando el Explorador de archivos, copie el archivo del punto de control (sd-v1-4.ckpt) y péguelo en la carpeta “C:stable-diffusionstable-diffusion-mainmodelsldmstable-diffusion-v1”.
Haga clic derecho en “sd-v1-4.ckpt” después de que el archivo haya terminado de transferirse y seleccione “Cambiar nombre” en el menú contextual. Ingrese “model.ckpt” en el campo resaltado y presione Enter para cambiar el nombre del archivo.
Hemos terminado con eso ahora. La difusión estable ya está disponible para su uso. Sin embargo, ¿cómo?
Guía de difusión estable: ¿Cómo utilizar el generador artístico de IA de difusión estable?
¿Cómo funciona la difusión estable? Siga estos pasos para utilizar mejor el generador de arte AI de difusión estable:
- Activar el entorno ldm
- cambiar el directorio
- Usa txt2img.py y escribe tu texto
- Espera el proceso
- Comprueba los resultados
Cada vez que quieras utilizar difusión estable, debes activar el entorno ldm que diseñamos. Escribe conda enable ldm en la ventana Miniconda3 y presiona “Enter”. Un entorno ldm activo se indica con (ldm) en el lado izquierdo.
Primero debemos cambiar el directorio (de ahí el comandocd) a “C:stable-diffusionstable-diffusion-main” antes de poder crear fotos. Agregue el parámetro de línea de comando cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main.
Convertiremos mensajes de texto en 512512 elementos visuales utilizando una herramienta llamada txt2img.py.
Verás una barra de progreso en tu consola a medida que se generan las fotos.
“C:difusión-establedifusión-estable-salida principalstxt2img-samplessamples”es la ubicación de todas las imágenes producidas.
Ejemplos e indicaciones de difusión estable
Los siguientes son algunos de los mejores ejemplos del generador de arte Stable Diffusion AI y sus indicaciones:
Inmediato: vagabundo del bosque de dominic mayer, anthony jones, Loish, estilo pictórico de Gerald parel, craig mullins, marc simonetti, mike mignola, ilustración de colores planos, brillante y colorido, alto contraste, mitología, cinematográfico, detallado, atmosférico, épico, arte conceptual, Pintura mate, El señor de los anillos, Juego de tronos, rayos de iluminación, niebla, fotorrealista, arte conceptual, luz volumétrica, épica cinematográfica + regla de los tercios | 35 mm | render de octano, 8k, render de corona, arte conceptual de película, render de octano, 8k, render de corona, cinematográfico, tendencias en artstation, arte conceptual de película, composición cinematográfica, iluminación ultra detallada, realista, hiperrealista, volumétrica, 8k –ar 3:1 – prueba –luz ascendente
Inmediato: Entorno castillo nathria en world of warcraft :: castillo de estilo gótico completamente desarrollado: cinematográfico, lloviendo, nocturno, detallado, épico, arte conceptual, pintura mate, rayos de iluminación, niebla, fotorrealista, arte conceptual, luz volumétrica, épico cinematográfico + regla de tercios, arte conceptual de película, 8k, cinematográfico, tendencia en artstation, arte conceptual de película, composición cinematográfica, ultra detallada, realista, hiperrealista, iluminación volumétrica, 8k –ar 3:1
Inmediato: retrato claro de un concepto de superhéroe entre Spiderman y Batman, Cottagecore!!, fondo hiper detallado, concepto de personaje, cuerpo completo, pose dinámica, intrincado, muy detallado, pintura digital, estación de arte, arte conceptual, suave, enfoque nítido, ilustración, arte de artgerm y greg rutkowski y alphonse mucha
¿Qué es el arte léxico?
Lexica es una galería y motor de búsqueda de arte creado con Stable Diffusion.
Puedes comprobar Léxico, un sitio web para un motor de búsqueda que utiliza imágenes generadas por IA a partir de difusión estable. Lexica contiene indicaciones para imágenes generadas automáticamente.
¿Es Stable Diffusion de código abierto?
Sí. Las imágenes utilizadas en Stable Diffusion, que fue de código abierto el 22 de agosto, fueron creadas por una red neuronal entrenada con millones de imágenes recuperadas de Internet.
Recientemente ha surgido un nuevo rival para DALL-E y Midjourney AI. ¡Sobre todo, es gratis! Veremos cómo los conflictos del generador de arte de IA impactan las cosas.
