Comment exécuter une diffusion stable sur votre PC pour générer des images AI

L’art de l’intelligence artificielle (IA) fait actuellement fureur, mais la plupart des générateurs d’images IA fonctionnent dans le cloud. Stable Diffusion est différent – vous pouvez l’exécuter sur votre propre PC et générer autant d’images que vous le souhaitez. Voici comment installer et utiliser Stable Diffusion sous Windows.

Qu’est-ce que la diffusion stable ?

Stable Diffusion est un modèle d’apprentissage automatique open source qui peut générer des images à partir de texte, modifier des images basées sur du texte ou remplir des détails sur des images à faible résolution ou peu détaillées. Il a été entraîné sur des milliards d’images et peut produire des résultats comparables à ceux que vous obtiendriez avec DALL-E 2 et MidJourney. Il est développé par Stability AI et a été rendu public pour la première fois le 22 août 2022.

Stable Diffusion n’a pas (encore) d’interface utilisateur soignée comme certains générateurs d’images AI, mais il a une licence extrêmement permissive et, mieux encore, il est totalement gratuit à utiliser sur votre propre PC (ou Mac.)

Ne soyez pas intimidé par le fait que Stable Diffusion fonctionne actuellement dans une interface de ligne de commande (CLI). Le mettre en place et le faire fonctionner est assez simple. Si vous pouvez double-cliquer sur un exécutable et taper dans une boîte, vous pouvez le faire fonctionner en quelques minutes.

De quoi avez-vous besoin pour exécuter Stable Diffusion sur votre PC ?

Stable Diffusion ne fonctionnera pas sur votre téléphone, ni sur la plupart des ordinateurs portables, mais il fonctionnera sur le PC de jeu moyen en 2022. Voici les exigences :

Comment installer et exécuter Stable Diffusion sous Windows

Vous avez besoin de deux logiciels : Git et Miniconda3.

Noter: Git et Miniconda3 sont tous deux des programmes sûrs produits par des organisations réputées. Vous n’avez pas à vous soucier des logiciels malveillants avec eux à condition de les télécharger à partir des sources officielles liées dans cet article.

Installer Git

Git est un outil qui permet aux développeurs de gérer différentes versions du logiciel qu’ils développent. Ils peuvent gérer simultanément plusieurs versions du logiciel sur lequel ils travaillent dans un référentiel central et permettre à d’autres développeurs de contribuer au projet.

Si vous n’êtes pas développeur, Git fournit un moyen pratique d’accéder à ces projets et de les télécharger, et c’est ainsi que nous l’utiliserons dans ce cas. Téléchargez le programme d’installation de Windows x64 à partir du site Web Git, puis exécutez-le.

Il y a plusieurs options que vous serez invité à sélectionner pendant l’exécution du programme d’installation – laissez-les sur leurs paramètres par défaut. Une page d’options, « Réglage de votre environnement PATH », est particulièrement importante. Il doit être défini sur « Git à partir de la ligne de commande et également à partir d’un logiciel tiers ».

Installation de Miniconda3

Stable Diffusion s’appuie sur quelques bibliothèques Python différentes. Si vous ne savez pas grand-chose sur Python, ne vous inquiétez pas trop à ce sujet – il suffit de dire que les bibliothèques ne sont que des packages logiciels que votre ordinateur peut utiliser pour exécuter des fonctions spécifiques, comme transformer une image ou effectuer des calculs complexes.

Miniconda3 est essentiellement un outil pratique. Il vous permet de télécharger, d’installer et de gérer toutes les bibliothèques nécessaires au fonctionnement de Stable Diffusion sans trop d’intervention manuelle. Ce sera également la façon dont nous utilisons réellement Stable Diffusion.

Rendez-vous sur la page de téléchargement de Miniconda3 et cliquez sur « Miniconda3 Windows 64 bits » pour obtenir le dernier programme d’installation.

Double-cliquez sur l’exécutable une fois qu’il a téléchargé pour démarrer l’installation. L’installation de Miniconda3 implique moins de clics sur les pages que Git, mais vous devez faire attention à cette option :

Assurez-vous de sélectionner « Tous les utilisateurs » avant de cliquer sur Suivant et de terminer l’installation.

Vous serez invité à redémarrer votre ordinateur après avoir installé Git et Miniconda3. Nous n’avons pas trouvé que c’était nécessaire, mais cela ne fera pas de mal si vous le faites.

Téléchargez le dépôt Stable Diffusion GitHub et le dernier point de contrôle

Maintenant que nous avons installé le logiciel prérequis, nous sommes prêts à télécharger et installer Stable Diffusion.

Téléchargez d’abord le dernier point de contrôle – la version 1.4 fait près de 5 Go, cela peut donc prendre un certain temps. Vous devez créer un compte pour télécharger le point de contrôle, mais ils ne nécessitent qu’un nom et une adresse e-mail. Tout le reste est facultatif.

Noter: Au moment de la rédaction (2 septembre 2022), le dernier point de contrôle est la version 1.4. S’il existe une version plus récente, téléchargez-la à la place.

Cliquez sur « sd-v1-4.ckpt » pour lancer le téléchargement.

Noter: L’autre fichier, « sd-v1-4-full-ema.ckpt », force fournir de meilleurs résultats, mais il est environ deux fois plus grand. Vous pouvez utiliser l’un ou l’autre.

Vous devez ensuite télécharger Stable Diffusion depuis GitHub. Cliquez sur le bouton vert « Code », puis cliquez sur « Télécharger ZIP ». Alternativement, vous pouvez utiliser ce lien de téléchargement direct.

Nous devons maintenant préparer quelques dossiers dans lesquels nous allons décompresser tous les fichiers de Stable Diffusion. Cliquez sur le bouton Démarrer et tapez « miniconda3 » dans la barre de recherche du menu Démarrer, puis cliquez sur « Ouvrir » ou appuyez sur Entrée.

Nous allons créer un dossier nommé « stable-diffusion » en utilisant la ligne de commande. Copiez et collez le bloc de code ci-dessous dans la fenêtre Miniconda3, puis appuyez sur Entrée.

cd C:/
mkdir stable-diffusion
cd stable-diffusion

Noter: Presque chaque fois que vous collez un bloc de code dans un terminal, comme Miniconda3, vous devez appuyer sur Entrée à la fin pour exécuter la dernière commande.

Si tout s’est bien passé, vous verrez quelque chose comme ceci :

Gardez la fenêtre Miniconda3 ouverte, nous en aurons besoin à nouveau dans une minute.

Ouvrez le fichier ZIP, « stable-diffusion-main.zip », que vous avez téléchargé depuis GitHub dans votre programme d’archivage de fichiers préféré. Alternativement, Windows peut également ouvrir des fichiers ZIP par lui-même si vous n’en avez pas. Gardez le fichier ZIP ouvert dans une fenêtre, puis ouvrez une autre fenêtre de l’Explorateur de fichiers et accédez au dossier « C:stable-diffusion » que nous venons de créer.

Faites glisser et déposez le dossier dans le fichier ZIP, « stable-diffusion-main », dans le dossier « stable-diffusion ».

Revenez à Miniconda3, puis copiez et collez les commandes suivantes dans la fenêtre :

cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
mkdir modelsldmstable-diffusion-v1

N’interrompez pas ce processus. Certains fichiers sont plus volumineux qu’un gigaoctet, le téléchargement peut donc prendre un peu de temps. Si vous interrompez accidentellement le processus, vous devrez supprimer le dossier d’environnement et exécuter conda env create -f environment.yaml encore. Si cela se produit, accédez à « C:Users(Your User Account).condaenvs » et supprimez le dossier « ldm », puis exécutez la commande précédente.

Noter: Alors, qu’est-ce qu’on vient de faire ? Python vous permet de trier les projets de codage dans des « environnements ». Chaque environnement est séparé des autres environnements, vous pouvez donc charger différentes bibliothèques Python dans différents environnements sans avoir à vous soucier des versions en conflit. Il est inestimable si vous travaillez sur plusieurs projets sur un seul PC.

Les lignes que nous avons exécutées ont créé un nouvel environnement nommé « ldm », ont téléchargé et installé toutes les bibliothèques Python nécessaires au fonctionnement de Stable Diffusion, ont activé l’environnement ldm, puis ont remplacé le répertoire par un nouveau dossier.

Nous sommes à la dernière étape de l’installation. Accédez à « C:stable-diffusionstable-diffusion-mainmodelsldmstable-diffusion-v1 » dans l’Explorateur de fichiers, puis copiez et collez le fichier de point de contrôle (sd-v1-4.ckpt) dans le dossier.

Attendez la fin du transfert du fichier, cliquez avec le bouton droit sur « sd-v1-4.ckpt » puis cliquez sur « Renommer ». Tapez « model.ckpt » dans la case en surbrillance, puis appuyez sur Entrée pour changer le nom du fichier.

Noter: Si vous utilisez Windows 11, vous ne verrez pas « renommer » dans le menu contextuel du clic droit. Il y a une icône qui ressemble à un champ de texte miniature à la place.

Et c’est tout – nous avons terminé. Nous sommes maintenant prêts à utiliser Stable Diffusion.

Comment utiliser la diffusion stable

L’environnement ldm que nous avons créé est essentiel et vous devez l’activer chaque fois que vous souhaitez utiliser Stable Diffusion. Entrerconda activate ldm dans la fenêtre Miniconda3 et appuyez sur « Entrée ». Le (ldm) sur le côté gauche indique que l’environnement ldm est actif.

Noter: Vous n’avez besoin d’entrer cette commande que lorsque vous ouvrez Miniconda3. L’environnement ldm restera actif tant que vous ne fermerez pas la fenêtre.

Ensuite il faut changer de répertoire (d’où la commandecd) à « C:stable-diffusionstable-diffusion-main » avant de pouvoir générer des images. Pâte cd C:stable-diffusionstable-diffusion-main en ligne de commande.

Comment créer une image avec une diffusion stable

Nous allons appeler un script, txt2img.py, qui nous permet de convertir des invites de texte en images 512×512. Voici un exemple. Essayez ceci pour vous assurer que tout fonctionne correctement :

python scripts/txt2img.py --prompt "a close-up portrait of a cat by pablo picasso, vivid, abstract art, colorful, vibrant" --plms --n_iter 5 --n_samples 1

Votre console vous donnera un indicateur de progression au fur et à mesure qu’elle produit les images.

Cette commande produira cinq images de chat, toutes situées dans « C:stable-diffusionstable-diffusion-mainoutputstxt2img-samplessamples ».

Ce n’est pas parfait, mais cela ressemble nettement au style de Pablo Picasso, tout comme nous l’avons précisé dans l’invite. Vos images doivent se ressembler mais pas nécessairement identiques.

Chaque fois que vous souhaitez modifier l’image générée, il vous suffit de modifier le texte contenu dans les guillemets suivants --prompt.

Pointe: Ne réécrivez pas toute la ligne à chaque fois. Utilisez les touches fléchées pour déplacer le curseur de texte et remplacez simplement l’invite.

python scripts/txt2img.py --prompt "YOUR, DESCRIPTIONS, GO, HERE" --plms --n_iter 5 --n_samples 1

Disons que nous voulions générer un gopher réaliste dans une forêt magique portant un chapeau de sorcier. On pourrait essayer la commande :

python scripts/txt2img.py --prompt "a photograph of a gopher wearing a wizard hat in a forest, vivid, photorealistic, magical, fantasy, 8K UHD, photography" --plms --n_iter 5 --n_samples 1

C’est vraiment aussi simple que cela – décrivez simplement ce que vous voulez aussi précisément que possible. Si vous voulez quelque chose de photoréaliste, assurez-vous d’inclure des termes relatifs à une image réaliste. Si vous voulez quelque chose inspiré par le style d’un artiste spécifique, précisez l’artiste.

La diffusion stable ne se limite pas non plus aux portraits et aux animaux, elle peut également produire des paysages saisissants.

Que signifient les arguments dans la commande ?

Stable Diffusion dispose d’un nombre énorme de paramètres et d’arguments que vous pouvez fournir pour personnaliser vos résultats. Les quelques éléments inclus ici sont essentiellement nécessaires pour garantir que Stable Diffusion fonctionnera sur un ordinateur de jeu moyen.

• –plms — Spécifie comment les images seront échantillonnées. Il y a un article à ce sujet, si vous voulez vérifier les calculs.
• –n_iter — spécifie le nombre d’itérations que vous souhaitez générer pour chaque invite. 5 est un nombre décent pour voir quel genre de résultats vous obtenez.
• –n_samples — spécifie le nombre d’échantillons qui seront générés. La valeur par défaut est 3, mais la plupart des ordinateurs n’ont pas assez de VRAM pour le supporter. Restez avec 1 sauf si vous avez une raison spécifique de le changer.

Bien sûr, Stable Diffusion a une tonne d’arguments différents que vous pouvez mettre en œuvre pour ajuster vos résultats. Courir python scripts/txt2img.py --help pour obtenir une liste exhaustive des arguments que vous pouvez utiliser.

Il y a une tonne d’essais et d’erreurs pour obtenir d’excellents résultats, mais c’est au moins la moitié du plaisir. Assurez-vous d’écrire ou d’enregistrer les arguments et les descriptions qui renvoient les résultats que vous aimez. Si vous ne voulez pas faire toutes les expérimentations vous-même, il existe de plus en plus de communautés sur Reddit (et ailleurs) dédiées à l’échange d’images et aux invites qui les ont générées.