Como usar o Stable Diffusion no seu computador

O Stable Diffusion permite gerar imagens de alta qualidade usando inteligência artificial diretamente no seu computador. Este guia mostra como instalar e configurar a ferramenta para criar imagens profissionais sem depender de serviços online.

1. Verifique os requisitos do sistema. Confirme que possui pelo menos 8GB de RAM e uma placa de vídeo NVIDIA com 4GB de VRAM ou superior. Baixe e instale o Python 3.10 do site oficial python.org. Certifique-se de marcar a opção 'Add Python to PATH' durante a instalação.
2. Instale o Git e clone o repositório. Baixe o Git do site git-scm.com e instale com as configurações padrão. Abra o Prompt de Comando como administrador e navegue até a pasta onde deseja instalar. Execute git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git para baixar os arquivos.
3. Baixe um modelo base. Acesse huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 e baixe o arquivo model.ckpt. Coloque o arquivo na pasta stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion. Renomeie o arquivo para v1-5-pruned.ckpt para facilitar a identificação.
4. Configure e execute o webui. Entre na pasta stable-diffusion-webui pelo terminal. Execute webui-user.bat no Windows ou ./webui.sh no Linux. Aguarde o download das dependências na primeira execução. O processo pode levar 10-15 minutos.
5. Acesse a interface web. Abra o navegador e acesse http://127.0.0.1:7860 quando aparecer a mensagem 'Running on local URL'. A interface do Stable Diffusion carregará com as abas txt2img, img2img e outras ferramentas. Verifique se o modelo aparece no dropdown superior direito.
6. Gere sua primeira imagem. Na aba txt2img, digite uma descrição em inglês no campo 'Prompt'. Configure Steps para 20-30, Sampling method para DPM++ 2M Karras e CFG Scale para 7-8. Clique em 'Generate' para criar a imagem. A geração leva 30-60 segundos dependendo da GPU.
7. Ajuste configurações avançadas. Acesse Settings > User interface para personalizar a interface. Configure Sampling steps entre 15-50 conforme a qualidade desejada versus tempo de geração. Teste diferentes sampling methods como Euler a, DPM++ SDE Karras para estilos variados.