Cách cài đặt SD.Next

Một phiên bản fork hiện đại hóa mạnh mẽ của WebUI gốc chạy Stable Diffusion, SDXL, Flux, Qwen, Chroma và hàng chục gia đình mô hình khác trên phần cứng NVIDIA, AMD, Intel và Apple.

Tạo hình ảnh

Windows

Mac

Linux

Giấy phép: AGPL-3.0

Trang chính thức

GitHub

SD.Next là gì?

SD.Next (trước đây là automatic) là một fork của Stable Diffusion WebUI do vladmandic phát triển, đã trở thành một chương trình khác biệt. Nó hỗ trợ phạm vi phần cứng rộng nhất trong các UI (CUDA, ROCm, DirectML, Intel Arc, OpenVINO, Apple MPS) và phạm vi mô hình rộng nhất qua thư viện Diffusers, với tính năng tải mô hình tích hợp, giao diện hiện đại, điều khiển (ControlNet và các công cụ liên quan), video và bộ chỉnh sửa chi tiết cho khuôn mặt và bàn tay. Nó giữ bố cục tab quen thuộc từ A1111 trong khi cập nhật toàn bộ phần bên dưới.

Chọn SD.Next nếu bạn có GPU AMD hoặc Intel, muốn nhiều gia đình mô hình trong một nơi mà không cần xây dựng đồ thị node, hoặc muốn một dự án phát triển nhanh với nhiều mô hình mới. Số lượng tùy chọn có thể gây choáng lúc đầu; Fooocus hoặc Invoke đơn giản hơn.

Bạn cần gì

Windows, Linux hoặc macOS với Python 3.10 đến 3.12 và Git. Card NVIDIA có VRAM từ 6 GB trở lên cho trải nghiệm mượt mà nhất; card AMD hoạt động trên Windows (ZLUDA hoặc DirectML) và Linux (ROCm); Intel Arc và Apple Silicon được hỗ trợ. Khuyến nghị 16 GB RAM. Mô hình được tải xuống khi cần, nên chuẩn bị vài chục gigabyte dung lượng đĩa.

Cách tải và cài đặt SD.Next

Cài đặt Python (3.10 đến 3.12) và Git. Trên Windows, tích chọn Thêm Python vào PATH trong quá trình cài đặt.
Sao chép kho GitHub (git clone https://github.com/vladmandic/sdnext) vào một thư mục không có dấu cách.
Chạy webui.bat (Windows) hoặc webui.sh (Linux và Mac). Script sẽ phát hiện GPU của bạn và cài đặt bản PyTorch phù hợp; thêm --use-rocm, --use-directml, --use-zluda hoặc --use-openvino nếu nó nhận sai.
Mở http://127.0.0.1:7860. Dùng tab Models > Reference để tải mô hình khởi đầu (ví dụ SDXL hoặc Flux) trực tiếp từ Hugging Face, hoặc sao chép file của bạn vào models/Stable-diffusion và models/Lora.
Trong Cài đặt, chọn backend (Diffusers là mặc định hiện đại) và giao diện UI; sau đó khởi động lại server từ UI.

Chỉ tải về từ các liên kết chính thức trên trang này. Bộ cài từ nơi khác có thể lỗi thời hoặc bị chỉnh sửa. ModelTrends.ai không lưu trữ tệp nào.

Cách sử dụng SD.Next

Chọn một mô hình trong danh sách thả xuống ở trên cùng. SD.Next tự động nhận dạng loại mô hình và điều chỉnh các thiết lập có sẵn.
Trong tab Text, viết prompt và negative prompt, chọn kích thước và sampler, rồi nhấn Generate.
Dùng bảng Networks (nút bên phải prompt) để thêm LoRA và embedding bằng cách nhấp vào chúng, và thêm từ kích hoạt từ trang mô hình.
Tab Control kết hợp img2img, inpaint, ControlNet, IP-Adapter và các bộ xử lý trong một chỗ; tải ảnh, chọn loại điều khiển và tạo ảnh.
Bật Detailer ở thanh bên để tự động sửa khuôn mặt và bàn tay sau mỗi lần tạo, và dùng tab Postprocess để nâng cấp ảnh.

Mẹo và sự cố thường gặp

Đọc nhật ký console khi có lỗi; SD.Next sẽ in ra chính xác thư viện hoặc file mô hình bị thiếu.
Flux và các mô hình lớn khác có thể được tải với tính năng lượng tử hóa ngay khi chạy (Cài đặt > Quantization) để phù hợp với card 8 đến 12 GB.
Thường xuyên dùng git pull (hoặc cờ --upgrade); dự án cập nhật thường xuyên và hỗ trợ mô hình mới qua các bản cập nhật.
Trang tài liệu có trang riêng cho từng nhà cung cấp GPU với các cờ chính xác để sử dụng.

Mô hình bạn có thể chạy trong SD.Next

SD.Next chạy Stable Diffusion 1.5, SDXL, Flux, Qwen Image, Chroma, Hunyuan và nhiều gia đình khác trong danh mục này, cùng các LoRA của chúng. Nó có thể tự tải mô hình tham chiếu.

Mô hình Flux

Mô hình Stable Diffusion XL 1.0

Mô hình Stable Diffusion 1.5

Mô hình Qwen

Mô hình Chroma

Mô hình Hunyuan

Liên kết

Các liên kết này dẫn đến trang của chính nhà phát triển. ModelTrends.ai không liên kết với họ và không lưu trữ phần mềm.

Ứng dụng cục bộ khác

Cách cài đặt ComfyUI

Công cụ dựa trên node cho Stable Diffusion, Flux, Wan video và gần như mọi mô hình mã nguồn mở mới. Miễn phí, mã nguồn mở, cho Windows, Mac và Linux.