Melhore seus projetos de visualização arquitetônica com Stable Diffusion!

Tabela de Conteúdos:

1. Introdução
2. O que é Stable Diffusion?
   • 2.1. Modelo de aprendizado profundo
   • 2.2. Geração de imagens baseadas em descrições de texto
3. Usabilidade e inspiração
   • 3.1. Dificuldades de outras ferramentas de IA
   • 3.2. Experiência da Vivid-Vision
4. Requisitos de Hardware
   • 4.1. GPU NVIDIA discreta de pelo menos 4 GB de VRAM
   • 4.2. GPUs Integradas não são adequadas
   • 4.3. Aceleração do processo com uma boa GPU
5. Instalação do Stable Diffusion
   • 5.1. Download do instalador para Windows
   • 5.2. Instalação do Git
   • 5.3. Download e configuração do Stable Diffusion Automatic1111
   • 5.4. Download do modelo de checkpoint
   • 5.5. Configuração do arquivo WebUI
6. Escolha do Modelo de Checkpoint
   • 6.1. Fatores determinantes na escolha do modelo
   • 6.2. Download de modelos em sites populares
   • 6.3. Reliberate: um modelo baseado no Stable Diffusion 1.5
   • 6.4. Combinação de modelos
7. Interface do Stable Diffusion Automatic1111
   • 7.1. Uso de prompts para gerar imagens
   • 7.2. Exclusão de elementos específicos nas imagens geradas
   • 7.3. Demonstração da interface em tempo real
8. Velocidade de Renderização
   • 8.1. Teste de velocidade com diferentes placas gráficas e CPU
   • 8.2. Benefícios da cooperação entre NVIDIA Studio e desenvolvedores de software
   • 8.3. Estabilidade do software com NVIDIA Studio Driver
9. Gerenciamento de Imagens e Configurações
   • 9.1. Pasta com imagens geradas automaticamente
   • 9.2. Opções de salvamento e compartilhamento de arquivos
   • 9.3. Limpeza e recuperação de prompts anteriores
   • 9.4. Criação e reutilização de estilos de Prompt
10. Configurações Avançadas para Melhorar a Qualidade da Imagem
    • 10.1. Controle da quantidade de etapas de amostragem
    • 10.2. Escolha entre diferentes métodos de amostragem
    • 10.3. Limitações de resolução e técnicas de aumento de tamanho
    • 10.4. Ajuste do nível de ruído e escolha do upscaler
    • 10.5. Controle do lote e do tamanho de imagens geradas
    • 10.6. Escala do CFG para ajuste da qualidade e aleatoriedade da imagem
11. Geração de Imagem para Imagem
    • 11.1. Uso do Photoshop para melhorar a qualidade das imagens
    • 11.2. Processo de edição no Stable Diffusion
    • 11.3. Inpainting de áreas específicas com prompts e máscaras
    • 11.4. Aperfeiçoamento de áreas específicas e combinação de resultados
12. Conclusão

O que é Stable Diffusion?

O Stable Diffusion é um modelo de aprendizado profundo, lançado em 2022, que utiliza técnicas de difusão para gerar imagens detalhadas com base em descrições de texto. Diferente de outras ferramentas de IA, o Stable Diffusion tem se mostrado altamente utilizável em cenários reais de trabalho. Durante um tour pelo estúdio da Vivid-Vision, pude presenciar como eles utilizam essa tecnologia em seu fluxo de trabalho, o que foi extremamente inspirador. Neste artigo, vamos explorar todos os aspectos do Stable Diffusion, desde os requisitos de hardware até as configurações avançadas para melhorar a qualidade das imagens geradas. Além disso, vou mostrar como instalar e utilizar o Stable Diffusion Automatic1111, a interface principal para geração de imagens.

Usabilidade e inspiração

Existem diversas ferramentas de IA disponíveis hoje em dia, porém muitas delas ainda não são realmente utilizáveis em cenários reais de trabalho. Porém, o Stable Diffusion é diferente. Durante o tour pelo estúdio da Vivid-Vision, pude ver de perto como eles utilizam essa tecnologia em seu fluxo de trabalho diário. Os resultados obtidos com o Stable Diffusion são impressionantes e têm sido uma fonte constante de inspiração para eles. Se você ainda não assistiu ao vídeo do tour, recomendo conferir o link na descrição. Você certamente ficará impressionado com o que é possível alcançar utilizando o Stable Diffusion.

Requisitos de Hardware

Para utilizar o Stable Diffusion, é necessário ter um computador com uma placa de vídeo Nvidia discreta com pelo menos 4 GB de VRAM. As GPUs integradas não são adequadas para esse tipo de tarefa. Isso porque trabalhar com IA requer muitos testes e erros, e uma boa GPU acelera significativamente esse processo. Felizmente, fui presenteado com a NVIDIA GeForce RTX 4090 pelos patrocinadores deste vídeo - a Nvidia Studio. A placa RTX 4090 é atualmente a melhor GPU disponível no mercado e tem se mostrado ideal para trabalhar com o Stable Diffusion.

Instalação do Stable Diffusion

A instalação do Stable Diffusion não é tão simples quanto a instalação de um software padrão. Por isso, criei um blog post com explicações detalhadas, links e trechos de código para facilitar esse processo. Aqui, farei apenas uma rápida overview da instalação. Se você preferir um passo a passo mais detalhado, recomendo conferir o link para o blog post na descrição. Vamos então aos passos principais da instalação:

1. Faça o download do instalador para Windows no link fornecido no blog post.
2. Certifique-se de baixar a versão exata que eu linkei, pois versões mais recentes podem não ser compatíveis.
3. Durante a instalação, é importante marcar uma opção específica. Certifique-se de conferir o blog post para saber qual opção é essa.
4. Faça o download do Git utilizando o link fornecido.
5. Instale o Git com as configurações padrão.
6. Agora, precisamos fazer o download do Stable Diffusion Automatic1111. No entanto, não é um download comum. Precisamos abrir o Prompt de Comando para executar os comandos corretos. Se desejar instalar o Stable Diffusion na pasta padrão, basta navegar até a pasta escolhida usando o Explorador de Arquivos, clicar com o botão direito do mouse e selecionar "Abrir janela de comando aqui".
7. Com o Prompt de Comando aberto, copie e cole o código fornecido no blog post e pressione Enter. Isso iniciará o processo de download e configuração do Stable Diffusion Automatic1111.
8. Após a conclusão do processo, você verá a URL de acesso à interface do Stable Diffusion Automatic1111. Copie e cole essa URL no seu navegador. Aqui está a interface principal do Stable Diffusion!

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