Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang chiếm lĩnh sự chú ý, công nghệ tạo ảnh bằng trí tuệ nhân tạo (AI Image Generation) cũng âm thầm tạo nên những bước đột phá đáng kinh ngạc. Với kinh nghiệm tự host các LLM để tránh những hạn chế cố hữu, tôi nhận thấy việc tự vận hành công cụ tạo ảnh AI ngay trên máy tính cá nhân là một bước đi hợp lý. Giải pháp này không chỉ mang lại quyền riêng tư vượt trội, sự linh hoạt tối đa mà còn loại bỏ hoàn toàn thời gian chờ đợi. Đó là lúc tôi khám phá ra Stable Diffusion Web UI, một giao diện người dùng hoàn toàn mã nguồn mở, giúp việc tạo ảnh AI cục bộ trở nên dễ dàng đến bất ngờ.
Stable Diffusion Web UI thực chất không đảm nhiệm việc xử lý AI trực tiếp; nó hoạt động như một giao diện người dùng (frontend) và cung cấp các tối ưu hóa cần thiết. Người dùng sẽ tự cung cấp các mô hình AI của riêng mình, thường ở định dạng .ckpt hoặc .safetensors. Khi các mô hình này được tải, bạn có thể bắt đầu quá trình tạo ảnh ngay lập tức. Các mô hình AI này rất dễ tìm thấy trên những trang web như Hugging Face, cho phép bạn lựa chọn dựa trên loại hình ảnh mong muốn.
Những Gì Tôi Đã Sử Dụng Để Vận Hành Stable Diffusion Web UI
Yêu Cầu Cấu Hình Phần Cứng Khá Cao
MacBook Air chạy Stable Diffusion Web UI hiển thị ảnh mèo được tạo bởi AI
Hiện tại, không có Docker container chính thức nào cho Stable Diffusion Web UI, điều này khiến việc container hóa trở nên phức tạp. Mặc dù một số dự án cộng đồng có cung cấp các bản dựng Docker, nhưng theo kinh nghiệm của tôi, khả năng tương thích không ổn định tùy thuộc vào phần cứng. Do đó, việc tuân thủ quy trình thiết lập thông thường trực tiếp trên hệ thống vẫn là lựa chọn đáng tin cậy nhất.
Bạn cần lưu ý rằng để vận hành Stable Diffusion Web UI một cách hiệu quả, một card đồ họa (GPU) đủ mạnh là điều bắt buộc. Hầu hết các mô hình cơ bản yêu cầu ít nhất 4GB VRAM (bộ nhớ video). Để đạt được kết quả tốt hơn, bạn sẽ cần một mô hình cao cấp hơn, đòi hỏi dung lượng VRAM lớn hơn nữa. Nếu bạn đang sử dụng máy Mac, tôi đặc biệt khuyên dùng các thiết bị Apple Silicon có ít nhất 16GB bộ nhớ hợp nhất (unified memory) để đảm bảo trải nghiệm mượt mà.
Tôi đã thử nghiệm trên một chiếc M1 MacBook Air 8GB để xem khả năng của nó. Mặc dù thiết bị này vẫn có thể tạo ảnh tương đối nhanh chóng, nhưng toàn bộ hệ thống trở nên gần như không thể sử dụng được. Máy bắt đầu tiêu tốn bộ nhớ swap ngay lập tức, điều này không bền vững nếu bạn có ý định chạy phần mềm trong thời gian dài.
Theo mặc định, Stable Diffusion Web UI chạy trên localhost, nghĩa là nó chỉ có thể truy cập được trên chính thiết bị đang chạy nó. Nếu bạn muốn truy cập từ các thiết bị khác trong mạng nội bộ hoặc từ xa, bạn có thể sử dụng một reverse proxy như Nginx để cấp quyền truy cập một cách an toàn và bảo mật.
Hướng Dẫn Cài Đặt Stable Diffusion Web UI Chi Tiết
Nhiều Thư Viện và Phụ Thuộc Cần Thiết
Cửa sổ terminal hiển thị quá trình Stable Diffusion Web UI tạo ảnh chó
Stable Diffusion Web UI tương thích trên cả ba hệ điều hành phổ biến: Windows, macOS và Linux. Các bước cài đặt nhìn chung khá đơn giản, nhưng có thể có sự khác biệt nhỏ tùy thuộc vào phần cứng và hệ điều hành của bạn. Do đó, tôi đặc biệt khuyến nghị bạn nên tham khảo thêm hướng dẫn cài đặt chính thức của họ.
Một điểm quan trọng cần lưu ý là phiên bản Python. Phiên bản được khuyến nghị cho hầu hết các thiết lập là Python 3.10 hoặc 3.11; các phiên bản mới hơn có thể không hoạt động. Bạn có thể cài đặt và thiết lập Python 3.11 bằng công cụ Yay (trên Linux) bằng cách nhập các lệnh sau:
yay -S python311export python_cmd="python3.11"Sau khi hoàn tất bước này, bạn chỉ cần sao chép (clone) kho lưu trữ GitHub của Stable Diffusion Web UI và chạy tập tin thực thi:
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui./webui.shXin lưu ý rằng lần khởi chạy đầu tiên có thể mất khá nhiều thời gian, vì chương trình sẽ thiết lập một môi trường ảo và cài đặt tất cả các thư viện phụ thuộc cần thiết. Hãy kiên nhẫn chờ đợi cho đến khi quá trình hoàn tất. Khi mọi thứ đã sẵn sàng, bạn sẽ thấy một địa chỉ IP cục bộ hiển thị trong cửa sổ terminal. Trong hầu hết các trường hợp, đó sẽ là 127.0.0.1:7860, bạn có thể mở địa chỉ này trong trình duyệt để truy cập giao diện người dùng.
Trải Nghiệm Sử Dụng Stable Diffusion Web UI Thực Tế
Không Chỉ Đơn Thuần Là Gõ Lệnh (Prompts)
Trước khi bắt đầu tạo ảnh, bạn cần nhập một mô hình AI. Cách dễ nhất là tải một mô hình từ Hugging Face. Stable Diffusion v1.5 là một điểm khởi đầu tốt, giúp bạn nắm vững các kiến thức cơ bản. Khi đã thành thạo, bạn nên thử sử dụng các mô hình tiên tiến hơn. Để nhập một mô hình, bạn chỉ cần kéo và thả tệp .ckpt hoặc .safetensors vào đúng thư mục trong thư mục models của Stable Diffusion Web UI.
Bạn có thể nhập prompt của mình vào ô văn bản chính để mô tả loại hình ảnh bạn muốn tạo. Prompt có thể đơn giản như “hoàng hôn trên núi” hoặc chi tiết hơn, tùy thuộc vào mức độ cụ thể bạn muốn hình ảnh đầu ra. Trường negative prompt cho phép bạn lọc bỏ các yếu tố không mong muốn. Ví dụ, nếu bạn thấy các lỗi hình ảnh lạ hoặc khuôn mặt bị méo mó, bạn có thể nhập các từ như “mờ, nhiều chi, mắt biến dạng” để giúp tránh những kết quả đó.
Bạn cũng có thể điều chỉnh batch size (kích thước lô) và batch count (số lượng lô) để tạo nhiều hơn một hình ảnh cùng lúc. Batch size kiểm soát số lượng hình ảnh được tạo trong một lần chạy duy nhất, và batch count quyết định số lần chạy đó lặp lại. Ví dụ, đặt batch size là hai và batch count là ba sẽ tạo ra tổng cộng sáu hình ảnh. Điều này rất hữu ích khi bạn muốn nhanh chóng so sánh các biến thể khác nhau của cùng một prompt.
Các trường width và height kiểm soát độ phân giải của hình ảnh đầu ra. Kích thước 512 x 512 là một lựa chọn mặc định tốt để bắt đầu. Việc tăng kích thước là có thể, nhưng nó có thể dẫn đến thời gian tạo ảnh lâu hơn, tiêu thụ bộ nhớ cao hơn hoặc các vấn đề thị giác như kéo dãn và biến dạng.
Tuy Nhiên, Vẫn Còn Một Số Hạn Chế
Mặc dù việc chạy các mô hình này cục bộ rất thú vị, nhưng tôi phải thừa nhận rằng đôi khi tôi gặp phải các vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất và kết quả chưa thực sự đạt đến cấp độ của các công cụ đám mây như GPT-4o. Mặc dù vậy, nếu bạn đang tìm kiếm các mô hình mạnh mẽ hơn để chạy cục bộ, tôi khuyên bạn nên thử FLUX.1 hoặc SDXL.
Có thể Stable Diffusion Web UI chưa đạt được độ hoàn thiện như các công cụ dựa trên đám mây, nhưng có một sự hài lòng nhất định khi bạn có toàn quyền kiểm soát toàn bộ quy trình và tự xây dựng cỗ máy AI của riêng mình.
Việc tự host Stable Diffusion Web UI mang lại sự tự chủ và linh hoạt đáng kinh ngạc trong việc tạo ảnh AI. Mặc dù có những thách thức nhất định về cấu hình và hiệu suất, nhưng khả năng kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và quá trình sáng tạo là một lợi thế không thể phủ nhận. Hãy bắt tay vào thử nghiệm Stable Diffusion Web UI ngay hôm nay và chia sẻ trải nghiệm của bạn với cộng đồng thichthuthuat.com nhé!
