تثبيت Stable Diffusion: إنتاج صور مستضاف ذاتياً

Stable Diffusion هو نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر ينتج صوراً من النص. بتشغيله على خادمك الخاص، يمكنك إنتاج صور غير محدودة، وتدريب نماذج مخصصة، والعمل بخصوصية كاملة. يغطي هذا الدليل تثبيت AUTOMATIC1111 Web UI و ComfyUI، وإدارة النماذج، واستخدام LoRA و ControlNet بالتفصيل.

ما هو Stable Diffusion؟

Stable Diffusion هو نموذج انتشار كامن طورته Stability AI. الميزات الرئيسية:

نص إلى صورة (txt2img): إنتاج صور من أوصاف نصية
صورة إلى صورة (img2img): إنتاج صور جديدة باستخدام صور موجودة كمرجع
Inpainting: تعديل مناطق محددة من الصورة
ControlNet: إنتاج متحكم به باستخدام خرائط الوضعية والحواف والعمق
LoRA: ضبط دقيق للنموذج بموارد منخفضة
Upscaling: تكبير الصور منخفضة الدقة

متطلبات النظام

المكون	الحد الأدنى	الموصى به
GPU	NVIDIA 6 جيجابايت VRAM	NVIDIA 12 جيجابايت+ VRAM
RAM	16 جيجابايت	32 جيجابايت+
القرص	30 جيجابايت	100 جيجابايت+ (للنماذج)
نظام التشغيل	Ubuntu 22.04 LTS	Ubuntu 22.04/24.04 LTS
CUDA	11.8+	12.1+
Python	3.10+	3.10.x

تثبيت AUTOMATIC1111 Web UI

AUTOMATIC1111 هو أشهر واجهة ويب لـ Stable Diffusion.

التثبيت اليدوي

hljs bash

# التبعيات
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-venv python3-pip git wget

# استنساخ المستودع
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

# تنزيل النموذج (Stable Diffusion XL)
wget -O models/Stable-diffusion/sd_xl_base_1.0.safetensors \
  "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors"

# التشغيل
./webui.sh --listen --port 7860 --xformers --enable-insecure-extension-access

Docker مع AUTOMATIC1111

hljs yaml

version: '3.8'
services:
  stable-diffusion:
    image: ghcr.io/abetlen/stable-diffusion-webui-docker:latest
    container_name: sd-webui
    ports:
      - "7860:7860"
    volumes:
      - sd_models:/app/models
      - sd_outputs:/app/outputs
      - sd_extensions:/app/extensions
    environment:
      - COMMANDLINE_ARGS=--listen --xformers --enable-insecure-extension-access --no-half-vae
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: 1
              capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped

volumes:
  sd_models:
  sd_outputs:
  sd_extensions:

تثبيت ComfyUI

ComfyUI هو واجهة Stable Diffusion متقدمة قائمة على العقد. مثالي لإنشاء سير عمل معقدة.

hljs bash

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install -r requirements.txt

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

تنزيل وإدارة النماذج

hljs bash

# Stable Diffusion XL Base
wget -O models/Stable-diffusion/sd_xl_base_1.0.safetensors \
  "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors"

# Stable Diffusion 1.5 (لـ VRAM منخفض)
wget -O models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors \
  "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"

استخدام LoRA

LoRA (Low-Rank Adaptation) يسمح بالضبط الدقيق للنماذج الكبيرة بموارد منخفضة.

hljs bash

mkdir -p models/Lora

استخدام LoRA في prompt الخاص بـ AUTOMATIC1111:

a beautiful landscape, mountains, sunset <lora:detail-enhancer:0.7>

تثبيت ControlNet

hljs bash

cd extensions
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git

mkdir -p models/ControlNet
wget -O models/ControlNet/control_v11p_sd15_canny.pth \
  "https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_canny.pth"

إنتاج الصور عبر API

hljs python

import requests
import base64
from pathlib import Path

def generate_image(prompt, negative_prompt="", steps=30, width=1024, height=1024):
    url = "http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img"
    payload = {
        "prompt": prompt,
        "negative_prompt": negative_prompt,
        "steps": steps,
        "width": width,
        "height": height,
        "sampler_name": "DPM++ 2M Karras",
        "cfg_scale": 7,
        "seed": -1
    }
    
    response = requests.post(url, json=payload)
    result = response.json()
    
    image_data = base64.b64decode(result["images"][0])
    Path("output.png").write_bytes(image_data)
    print("تم حفظ الصورة: output.png")

generate_image(
    prompt="a futuristic data center, neon lights, cyberpunk style, 8k",
    negative_prompt="blurry, low quality, distorted"
)

تحسين الأداء

hljs bash

pip install xformers

./webui.sh --listen --xformers --opt-sdp-attention --no-half-vae --medvram --port 7860

معلمات توفير الذاكرة

المعلمة	الوصف	توفير VRAM
--xformers	xformers attention	متوسط
--medvram	وضع VRAM متوسط	عالي
--lowvram	وضع VRAM منخفض	عالي جداً
--opt-sdp-attention	SDP attention	متوسط
--no-half-vae	VAE float32	تحسين الجودة

أنتج صوراً غير محدودة مع Stable Diffusion على خوادم REXE GPU. نماذج SDXL تعمل بسرعة عالية مع NVIDIA A100 GPU.

تثبيت Stable Diffusion: إنتاج صور مستضاف ذاتياً

جدول المحتويات