Disco_Diffusion_Local
1.0.0
獲取最新版本的迪斯科擴散（在撰寫本文時，這是帶有Turbo和3D動畫的V5），而不是在本地工作，而不是Colab。包括我在Windows上運行此操作的方式，儘管只有一些Linux依賴項;）。現在，包括一個實驗性批處理模式，可以使用不同的提示創建任意數量的視頻，只有1次運行。
如果您遇到任何問題，請隨時打開一個問題，我會盡力幫助解決問題。盡可能具體。例如，如果您在任何時候收到一個錯誤消息，則需要將其與操作系統和計算機規格一起包含在本期中。
從步驟3開始，相同的步驟應在Linux上工作。
要求：
Windows 11：Windows 11應該有效，但是在繼續之前，更新到最新版本並沒有什麼壞處。要檢查您正在運行的版本，請打開CMD並輸入：
winver
如果您在21h2或更高版本，那麼您就可以了。如果沒有，請嘗試通過在開始菜單中使用“檢查更新”並使用內置工具來更新Windows。對我個人而言，所需的更新未顯示，但是我可以使用Windows 10 Update Assistant進行安裝。
我們將僅使用Linux依賴項的方式是安裝Linux的Windows子系統的最新版本（WSL2）。這將在Windows上運行類似於虛擬機的Ubuntu安裝。但是，微軟已經以非常低的水平實現了這一點，這意味著幾乎沒有性能命中和GPU支持！
有關此的最新說明，請遵循Microsoft官方指南。
簡而言之，只需打開Windows PowerShell作為管理員，然後鍵入：
wsl —-install
它可能會請求重新啟動，當您重新啟動計算機時，您將在“開始”菜單或任務欄中有一個名為“ Ubuntu”的應用程序！
我們需要在Ubuntu環境中安裝Anaconda，以輕鬆管理軟件包。打開您的新Ubuntu應用程序（並修復第一次啟動時出現的任何錯誤。我有幾個錯誤，但是它們是自我解釋的，或者可以通過一些快速的谷歌搜索輕鬆修復）。現在，您要下載，然後運行Linux Anaconda安裝程序，如下所示。如果您要比2022年3月要晚得多，則可以用Anaconda網站的最新版本替換下面的URL。
mkdir Downloads
cd Downloads
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh
按照屏幕上的說明進行操作。即當它要求您鍵入時，鍵入是，並要求它在提示時為您運行Conda Init。
關閉Ubuntu終端，然後再次打開。
現在輸入並運行
conda —-help
如果它為您提供了一長串Conda選項，則意味著它已成功安裝了Ubuntu中的Anaconda！
現在，我們將使用所有適當的依賴項創建並激活Conda環境（Ubuntu內部）。
conda create -n pytorch_110
conda activate pytorch_110
每當您重新啟動計算機，或再次關閉並打開Ubuntu時，您都必須運行第二個命令（Conda激活Pytorch）。現在安裝正確版本的Pytorch：
conda install pytorch==1.10 torchvision torchaudio cudatoolkit==11.1 -c pytorch -c conda-forge
在提示時輸入y。
找到上述情況發生了很多反複試驗。困難是找到與Pytorch3d一起使用的Pytorch和CudatoolKit組合（稍後需要）。以上對我有用。
現在安裝其他一些依賴項：
conda install jupyter pandas requests matplotlib
conda install opencv -c conda-forge
選項1如何實際運行代碼並獲取圖像 /視頻。選項1涉及下載一個.IPYNB，該.IPYNB在COLAB筆記本上進行了輕微修改，編輯單元格並在筆記本電腦環境中進行了編輯。
我們將在COLAB筆記本的Jupyter筆記本電腦版本中工作。 （我目前正在使用一個清潔界面，請確保出演並觀看倉庫，以查看何時上線）。
在此存儲庫中下載Jupyter筆記本。如果您知道如何，請將存儲庫直接克隆到您的Ubuntu發行版中。為了使本指南盡可能易於遵循，我還會顯示一種更簡單的方法。
在您的Ubuntu終端中，類型：
explorer.exe .
這將在Windows Explorer中打開您的Ubuntu目錄！查找要下載筆記本的位置，也許為其創建一個新文件夾。
在我的github存儲庫上，單擊“代碼”，然後下載zip。提取ZIP，然後將.IPYNB文件複製到Ubuntu中所需的文件夾。如果較早鍵入Explorer.exe，您將在Explorer中打開一個Ubuntu文件夾，因此您可以將其拖動到該文件夾中。
在您的Ubuntu終端中，運行：
jupyter notebook
您可能會注意到，這不會在瀏覽器中自動打開Jupyter。沒關係！只需查找從Localhost開始的URL，複製此，然後將其粘貼到Windows上的瀏覽器中。
這應該在您的瀏覽器中打開Jupyter！現在導航到放置jupyter筆記本的文件夾，然後將其打開。運行單元格，一個。他們應該安裝進一步的所需依賴項，並為您下載所有模型。一路上，您可以更改所需的任何設置。最後一個單元格之一索要“ text_prompts”，您可以指定以創建所需的一切！
選項2如何實際運行代碼並獲取圖像 /視頻。這涉及設置帶有設置文件的文件夾，筆記本將通過1 x 1來工作。這將使您可以根據需要指定盡可能多的不同視頻的提示，並使用單個筆記本電腦來創建它們。
必須指定某些選項一次，並且將用於隊列中的所有項目。將它們設置在“ queue/master_settings.txt”中：
可以為每個視頻指定的選項如下。必須在“ queue/queue_1.txt”，“ queue/queue_2.txt”等中指定。在腳本運行時可以創建文件，而不會中斷！
請注意，目前是實驗性的，旨在創建一系列視頻（不是圖像）。歡迎您提交錯誤 /功能請求的問題，甚至要提交您自己的拉力請求，如果您想改進此請求；）
另外，對於我的用途，修復所有這些功能都可以正常工作。如果有功能，您希望能夠在當前無法進行的隊列中進行更改，請隨時開始發行或提取請求。
將存儲庫克隆到Ubuntu安裝中。如果您不知道該執行此操作，請單擊此存儲庫上的“代碼”和“下載ZIP”。將整個存儲庫複製到Ubuntu環境中的文件夾中。通常，這是“ wsl $ ubuntu home username”之類的地方。您可以通過鍵入Explorer.exe輕鬆訪問它。在您的Ubuntu窗口中。
您複製的文件夾之一應稱為“隊列”。打開此，並在“ Master_Settings”中指定您想要的設置。然後在同一文件夾中的單獨文件中指定您想要的提示。他們應該在沒有任何差距的情況下開始命名為“ queue_1.txt”。
您可以從命令行合成隊列文件，只需導航到克隆的存儲庫即可：
jupyter nbconvert --execute --to notebook --inplace Disco_Diffusion_v5_2_w_VR_Mode_batch_mode.ipynb
以上將從命令行中運行Jupyter筆記本中的所有單元格。如果您願意，也可以在Jupyter中運行它們。有關如何運行Jupyter筆記本電腦的說明，請參見選項1。
應該是！這應該開始在隊列中創建圖像，1 x 1。
我遇到了庫達錯誤。
RuntimeError：CUDA錯誤：未知錯誤CUDA內核錯誤可能會在其他API調用中進行異步報告，因此下面的stackTrace可能不正確。為了調試，請考慮通過cuda_launch_blocking = 1。
如果您遇到了以上錯誤，那麼我只知道如果您使用過多的VRAM，就會發生這種情況。通過做1或全部以下操作來減少：
如果有效，請慢慢添加模型並增加分辨率，直到找出GPU的極限位置。
