Stable Diffusion: Vodnik za začetnike in napredne uporabnike

Stable Diffusion: Vodnik za začetnike in napredne uporabnike

Umetna inteligenca (UI) spreminja svet, kot ga poznamo, in eno najvznemirljivejših področij je ustvarjanje slik. Stable Diffusion je zmogljiv model generativne umetne inteligence, ki vam omogoča ustvarjanje osupljivih slik iz besedilnih opisov. Ne glede na to, ali ste popoln začetnik ali izkušen uporabnik, ta vodnik vam bo pomagal obvladati Stable Diffusion in izkoristiti njegov polni potencial.

V tem obsežnem vodniku bomo raziskali osnove Stable Diffusion, se naučili, kako ga namestiti in uporabljati, ter se poglobili v napredne tehnike za ustvarjanje bolj specifičnih, visokokakovostnih slik. Pripravite se, da sprostite svojo ustvarjalnost!

Kaj je Stable Diffusion?

Stable Diffusion je odprtokodni model generativne umetne inteligence, ki spada v kategorijo t.i. “diffusion models”. Ti modeli delujejo tako, da se naučijo postopoma odstranjevati “šum” iz naključne slike, dokler ne ustvarijo smiselne in visokokakovostne podobe, ki ustreza podanemu besedilnemu opisu (promptu). Razvili so ga v podjetju Stability AI in je postal izjemno priljubljen zaradi svoje prilagodljivosti, zmogljivosti in dostopnosti.

Ključne značilnosti Stable Diffusion:

• Text-to-Image generacija: Ustvarjanje slik iz besedilnih opisov.
• Image-to-Image transformacija: Spreminjanje obstoječih slik z besedilnimi opisi.
• Inpainting in Outpainting: Popravljanje ali razširjanje slik.
• Odprtokodnost: Na voljo je brezplačno, kar omogoča skupnosti, da ga razvija in izboljšuje.
• Lokalno delovanje: Lahko ga namestite in poganjate na svojem računalniku (če imate dovolj zmogljivo grafično kartico), kar zagotavlja zasebnost in nadzor.

Zakaj je Stable Diffusion tako popularen?

• Kreativna svoboda: Omogoča vam, da vizualizirate skoraj katero koli idejo, ki vam pade na pamet.
• Dostopnost: Za razliko od nekaterih drugih UI modelov je Stable Diffusion odprtokoden in ga je mogoče poganjati na relativno cenovno dostopni strojni opremi (čeprav močnejša strojna oprema seveda izboljša hitrost in kakovost).
• Nenehen razvoj: Aktivna skupnost nenehno razvija nove funkcije, modele in vmesnike.
• Široka uporabnost: Uporablja se lahko za umetnost, oblikovanje, marketing, izobraževanje in še mnogo več.

Začetek s Stable Diffusion: Namestitev in prvo ustvarjanje

Obstaja več načinov za uporabo Stable Diffusion. Za začetnike priporočamo uporabo uporabniku prijaznih spletnih vmesnikov ali poenostavljenih namestitvenih paketov. Napredni uporabniki lahko seveda izberejo bolj robustne lokalne namestitve.

Možnost 1: Spletni vmesniki (Za začetnike)

Najlažji način za začetek je uporaba spletnih platform, ki gostijo Stable Diffusion. Te platforme odpravljajo potrebo po lokalni namestitvi in vam omogočajo, da takoj začnete ustvarjati.

• DreamStudio (Stability AI): Uradna platforma podjetja Stability AI. Ponuja preprost vmesnik in dostop do najnovejših modelov. Običajno deluje na kreditnem sistemu.
• Hugging Face Spaces: Mnogi razvijalci gostijo svoje različice Stable Diffusion na Hugging Face. Poiščite “Stable Diffusion” in izberite eno izmed številnih demonstracij.
• Civitai: Poleg tega, da je repozitorij za modele, Civitai ponuja tudi možnost generiranja slik neposredno na platformi.

Prednosti: Brez namestitve, enostavno za uporabo, dostop do močne strojne opreme.
Slabosti: Lahko so plačljivi (kreditni sistemi), manj možnosti prilagajanja kot lokalne namestitve.

Možnost 2: Lokalna namestitev (Za napredne začetnike in napredne uporabnike)

Če želite popoln nadzor, brezplačno uporabo (razen stroškov električne energije) in dostop do vseh naprednih funkcij, je lokalna namestitev prava pot. Zahteva pa zmogljivo grafično kartico (vsaj 8 GB VRAM-a, priporočljivo 12 GB ali več za optimalno delovanje) in osnovno poznavanje dela z ukazno vrstico.

Najbolj priljubljen vmesnik za lokalno namestitev je Automatic1111’s WebUI (Stable Diffusion WebUI). Ta vmesnik je izjemno bogat s funkcijami in je postal de facto standard v skupnosti Stable Diffusion.

Navodila za namestitev (Windows):

1. Predpogoji:
   • Python: Namestite Python 3.10.6 (pomembno je, da je točno ta verzija). Pri namestitvi obkljukajte “Add Python to PATH”.
   • Git: Namestite Git.
   • NVIDIA grafična kartica: Prepričajte se, da imate nameščene najnovejše gonilnike.
2. Prenesite Automatic1111 WebUI:
   • Odprite ukazno vrstico (Command Prompt) ali PowerShell.
   • Ustvarite mapo, kamor boste namestili Stable Diffusion (npr. C:\StableDiffusion).
   • Vnesite: cd C:\StableDiffusion (ali pot do vaše mape).
   • Klonirajte repozitorij: git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3. Prenesite Stable Diffusion model:
   • Pojdite na Hugging Face (stable-diffusion-v1-5).
   • Prenesite datoteko v1-5-pruned-emaonly.safetensors (ali novejši osnovni model).
   • To datoteko premaknite v mapo stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion.
4. Zagon WebUI:
   • Pojdite v mapo stable-diffusion-webui.
   • Poženite webui-user.bat. Prvič bo trajalo nekaj časa, saj bo namestil vse potrebne odvisnosti.
   • Ko se namestitev zaključi, se bo v brskalniku odprl vmesnik (običajno na naslovu http://127.0.0.1:7860/).

Praktični nasvet: Če imate težave z namestitvijo, poiščite spletne video vadnice. Obstaja veliko podrobnih navodil za namestitev Automatic1111.

Razumevanje Prompta: Umetnost opisovanja slik

Prompt je ključ do ustvarjanja želenih slik. Je besedilni opis, ki pove Stable Diffusionu, kaj naj generira. Kakovost vaših slik je neposredno odvisna od kakovosti vašega prompta.

Osnovna struktura prompta:

Dober prompt je običajno kombinacija naslednjih elementov:

• Predmet/Motiv: Kaj je glavna stvar na sliki? (Npr. “mačka”, “gorska pokrajina”, “futuristično mesto”).
• Slog: Kakšen naj bo umetniški slog? (Npr. “oljna slika”, “akvarel”, “digitalna umetnost”, “fotorealistična”, “anime”).
• Atributi: Dodatne podrobnosti o predmetu (Npr. “puhasta”, “velike oči”, “sijoča”, “stara”).
• Okolje/Ozadje: Kje se nahaja prizor? (Npr. “v gozdu”, “na plaži”, “v vesolju”).
• Osvetlitev: Kakšna je osvetlitev? (Npr. “zlata ura”, “mehka svetloba”, “dramatična osvetlitev”).
• Kompozicija/Kamera: Od kod je posnet prizor? (Npr. “blizu posnetek”, “široki posnetek”, “iz ptičje perspektive”).
• Kvaliteta: Pojasnila o željeni kakovosti (Npr. “visoka ločljivost”, “podrobno”, “ostri robovi”, “umetniško delo”).

Primeri dobrih promptov:

• A majestic lion, in a golden savanna at sunset, photorealistic, cinematic lighting, ultra detailed, 8k, professional photography
• Fantasy forest, glowing mushrooms, whimsical, volumetric lighting, magical, digital painting by Artgerm and Greg Rutkowski
• Cyberpunk street scene, rainy, neon lights, reflections, intricate details, moody atmosphere, concept art

Negativni prompt (Negative Prompt)

Negativni prompt pove Stable Diffusionu, česa NE želite na sliki. To je izjemno pomembno za izboljšanje kakovosti in odpravljanje neželenih artefaktov.

Pogosti negativni prompti:

• ugly, deformed, bad anatomy, disfigured, poorly drawn face, mutation, mutated, extra limb, missing limb, floating limbs, malformed limbs, disconnected limbs, long neck, long body, extra fingers, fewer fingers, cropped, out of frame, signature, watermark, blurry, low resolution, poorly drawn hands, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, artist name, bad art, poorly drawn, bad_picture, unclear, lowres, ugly, tiling, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, asymmetical eyes

Praktični nasvet: Vedno uporabite negativen prompt. Začnite z generično listo in jo po potrebi prilagodite.

Napredne tehnike in parametri

Ko obvladate osnove, lahko s parametri in naprednimi tehnikami finega uglaševanja dosežete še boljše rezultate.

Ključni parametri v Automatic1111 WebUI:

• Sampling Method (Sampler): Določa algoritem za generiranje slike. Različni sampleri imajo različne značilnosti glede hitrosti in kakovosti.
  • Euler a: Hiter, dober za začetnike.
  • DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM: Pogosto dajejo boljše rezultate z manj koraki.
  • LMS, PLMS: Starejši sampleri, manj pogosto uporabljeni danes.
• Sampling Steps: Število korakov, ki jih model naredi za ustvarjanje slike. Več korakov pomeni boljše podrobnosti, a daljši čas generiranja. Običajno je 20-30 korakov dovolj za večino samplerjev, nekateri pa potrebujejo več (npr. Euler a).
• CFG Scale (Classifier Free Guidance Scale): Določa, kako strogo naj se model drži vašega prompta.
  • Nizke vrednosti (okoli 1-5): Več kreativne svobode za model, lahko povzroči manj relevantne rezultate.
  • Srednje vrednosti (okoli 7-12): Dober kompromis med sledenjem promptu in kreativnostjo. Najpogosteje uporabljeno območje.
  • Visoke vrednosti (nad 15-20): Model se bo izjemno strogo držal prompta, kar lahko povzroči artefakte ali manj umetniške rezultate.
• Seed: Številka, ki določa začetno naključno stanje za generiranje slike. Če uporabite isti seed in iste parametre, boste dobili isto sliko. Uporabno za ustvarjanje variacij ali ponavljanje dobrega rezultata.
• Width & Height: Dimenzije generirane slike. Večje dimenzije zahtevajo več VRAM-a in so počasnejše. Priporočljivo je začeti z manjšimi dimenzijami (npr. 512×512 ali 768×512) in kasneje uporabiti upscaling.
• Batch Count / Batch Size: Koliko slik naj se generira (Batch Count) in koliko slik naj se generira hkrati (Batch Size). Batch Size poveča porabo VRAM-a.

Inpainting in Outpainting

• Inpainting: Omogoča vam, da “popravite” ali “spremenite” določene dele obstoječe slike. Z masko označite območje, ki ga želite spremeniti, in nato z novim promptom generirate nov vsebino znotraj te maske.
• Outpainting: Razširi obstoječo sliko preko njenih originalnih meja. Model “ugiba” nadaljevanje slike na podlagi obstoječe vsebine in vašega prompta.

Image2Image (Img2Img)

Namesto da začnete s praznim platnom, lahko Stable Diffusionu podate začetno sliko in jo nato preoblikujete z besedilnim promptom.

• Denoising strength: Ključen parameter pri Img2Img.
  • Nizke vrednosti (0.1-0.4): Ohranja večino originalne slike, dodaja le majhne podrobnosti.
  • Srednje vrednosti (0.5-0.7): Znatno preoblikuje sliko, vendar še vedno upošteva njeno strukturo.
  • Visoke vrednosti (0.8-1.0): Popolnoma preoblikuje sliko, skoraj kot da bi generirali novo sliko iz prompta, vendar z določenim vplivom originalne slike.

Vpliv modelov (Checkpoints, LoRA, Embeddings)

• Checkpoints (.ckpt ali .safetensors): To so popolni modeli Stable Diffusion, ki so bili trenirani na določenih podatkovnih nizih in imajo specifičen slog ali zmožnosti. Obstajajo modeli, specializirani za anime, fotorealizem, stilizirane umetnosti itd. Najdete jih na Civitai ali Hugging Face.
• LoRA (Low-Rank Adaptation): Majhni dodatki k modelom, ki so bili trenirani na majhnih podatkovnih nizih za specifične stile, like, objekte ali koncepte. So veliko manjši od checkpointov in se lahko kombinirajo.
• Textual Inversion (Embeddings): Še manjši “vektorski” fajli, ki učijo model novih konceptov ali stilov z majhnim številom slik. Običajno se uporabljajo za specifične izraze obraza, poze ali manjše objekte.

Praktični nasvet: Eksperimentirajte z različnimi modeli in jih kombinirajte z LoRA in embeddings, da dosežete edinstvene rezultate. Vedno preberite opis modela, da veste, katere besede (trigger words) je treba uporabiti v promptu.

Optimizacija in reševanje težav

• Pomanjkanje VRAM-a:
  • Zmanjšajte dimenzije slike.
  • Zmanjšajte Batch Size na 1.
  • V webui-user.bat dodajte --xformers (za hitrejše in učinkovitejše delovanje).
  • Dodajte --lowvram ali --medvram v webui-user.bat.
• Počasno generiranje:
  • Uporabite hitrejše samplere (DPM++ 2M Karras, Euler a).
  • Zmanjšajte Sampling Steps.
  • Poskrbite, da imate posodobljene gonilnike grafične kartice.
• Slike niso dovolj dobre:
  • Izboljšajte prompt in negativen prompt.
  • Eksperimentirajte z različnimi modeli (checkpointi).
  • Spremenite CFG Scale in Sampling Steps.
  • Uporabite Hires. fix (High-resolution fix) za izboljšanje podrobnosti pri upscalingu.

Etika in odgovorna uporaba

Kot pri vsaki močni tehnologiji, tudi pri Stable Diffusionu obstajajo etični pomisleki. Pomembno je, da se zavedate odgovorne uporabe:

• Spoštovanje avtorskih pravic: Čeprav Stable Diffusion generira nove slike, je bil treniran na ogromnih količinah obstoječih del. Bodite previdni pri uporabi za komercialne namene in vedno preverite licence modelov, ki jih uporabljate.
• Globoki ponaredki (Deepfakes): Tehnologijo je mogoče zlorabiti za ustvarjanje lažnih ali zavajajočih vsebin. Izogibajte se takšni uporabi in promovirajte etične prakse.
• Sprevržene vsebine: Stable Diffusion je mogoče uporabiti za ustvarjanje vsebine, ki je žaljiva, nasilna ali spolno eksplicitna. Večina spletnih platform ima filtre, vendar pri lokalni namestitvi je odgovornost na vas.

Prihodnost Stable Diffusiona in generativne umetne inteligence

Področje generativne umetne inteligence se razvija z neverjetno hitrostjo. Pričakujemo lahko:

• Še boljše kakovosti: Modeli bodo postali še boljši pri ustvarjanju fotorealističnih in umetniško kakovostnih slik.
• Boljši nadzor: Razvijajo se naprednejše metode za natančnejši nadzor nad kompozicijo, pozo in izrazi (npr. ControlNet, ki že spreminja igro).
• Integracija: UI orodja za ustvarjanje slik bodo postala še bolj integrirana v obstoječe oblikovalske in kreativne delovne tokove.
• Video generacija: Modeli se že razvijajo v smeri generiranja visokokakovostnih video posnetkov.

Zaključek

Stable Diffusion je revolucionarno orodje, ki demokratizira ustvarjanje slik in odpira neskončne možnosti za umetnike, oblikovalce in vsakogar z iskrico ustvarjalnosti. Ne glede na to, ali ste začetnik, ki se igra z osnovnimi prompti na spletu, ali napreden uporabnik, ki optimizira vsak parameter na svoji lokalni namestitvi, upamo, da vam je ta vodnik pomagal na vaši poti raziskovanja.

Ne bojte se eksperimentirati, deliti svoje kreacije in se učiti od skupnosti. Prihodnost umetnosti je že tu, in Stable Diffusion je pomemben del nje. Srečno generiranje!