如果您最近使用过互联网，那么您很可能已经见证了人工智能生成的作品不断涌现。 不管是好是坏，这标志着创意领域的新时代，计算机能够仅根据一些提示生成诗歌、艺术品和许多其他东西。

InvokeAI 是基于 Stable Diffusion 的一个工具，它是开源文本到图像和图像到图像生成器。 它提供了一个具有各种新功能和选项的简化流程，以帮助图像生成过程。 它可在 Windows、Mac 和 Linux 机器上运行，并可在低至 4 GB 或 RAM 的 GPU 卡上运行。

InvokeAI 中文版

这听起来确实像是一些未来主义的场景，但确实有可能让 AI 模型根据您的提示在您自己的计算机上生成内容。 如果您对 AI 生成的艺术作品感兴趣，那么您可能会发现 InvokeAI 的产品值得您考虑。 它是多个 AI 模型的创意引擎，在参数化艺术生成方面为最终用户提供了很大的自由度。

InvokeAI 特色

可以通过导航到 InvokeAI 文档页面来查看功能文档

网络服务器和用户界面
InvokeAI 提供本地托管的 Web 服务器和 React 前端，具有行业领先的用户体验。 基于 Web 的 UI 允许简单和直观的工作流程，并且响应用于访问 Web 服务器的移动设备和平板电脑。

统一画布
Unified Canvas 是一个完全集成的画布实现，支持所有核心生成功能、输入/输出、画笔工具等。 这种创意工具为艺术家提供了作为创意合作者与 AI 一起创作的能力，并可用于增强 AI 生成的图像、草图、摄影、渲染等。

高级提示语法
InvokeAI 的高级提示语法允许令牌加权、交叉注意力控制和提示混合，允许对您的调用和潜在空间的探索进行微调。

命令行界面
对于使用基于终端的环境或想要利用 CLI 功能的用户，InvokeAI 提供了一个广泛且积极支持的命令行界面，该界面提供了该工具中可用的全套生成功能。

其他特性

• 支持 ckpt 和扩散器模型
• 标清 2.0、2.1 支持
• 噪声控制和阈值
• 流行的采样器支持
• 升级和面部修复工具
• 嵌入管理器和支持
• 模型管理器和支持

即将推出

• 基于节点的架构和用户界面
• 和更多…

InvokeAI 中文版

InvokeAI 安装

自动安装程序（建议第一次使用的用户）

1. 转到最新发布页面的底部
2. 下载适用于您的操作系统 (Windows/macOS/Linux) 的 .zip 文件。
3. 解压缩文件。
4. 如果您使用的是 Windows，请双击该脚本。 在 macOS 上，打开终端窗口，将文件从 Finder 拖到终端中，然后按回车键。 在 Linux 上，运行 .install.batinstall.shinstall.sh
5. 系统将要求您确认安装 InvokeAI 及其图像生成模型文件的文件夹位置。 选择一个至少有 15 GB 可用内存的位置。 如果您计划安装大量模型，则更多。
6. 等待安装程序完成它的工作。 安装软件后，安装程序将启动一个脚本，让您配置 InvokeAI 并选择一组启动图像生成模型。
7. 找到安装 InvokeAI 的文件夹（它与解压缩的 zip 文件目录不同！）此文件夹的默认位置（如果您在步骤 5 中未更改它）在 Linux/Mac 系统上，在 Windows 上 . 该目录将包含名为 .~/invokeaiC:\Users\YourName\invokeaiinvoke.shinvoke.bat 的启动器脚本
8. 在 Windows 系统上，双击该文件。 在 macOS 上，打开终端窗口，将文件夹从文件夹拖到终端中，然后按回车键。 在 Linux 上，运行 invoke.batinvoke.shinvoke.sh
9. 按 2 打开“基于浏览器的 UI”，按 enter/return，等待一两分钟让 Stable Diffusion 启动，然后打开浏览器并转到 http://localhost:9090。
10. 在左上角的框中键入并单击 banana sushiInvoke

命令行安装（适合熟悉终端的用户）

您的计算机上必须安装 Python 3.9 或 3.10。 不支持早期或更新版本。

1. 在您的机器上打开一个命令行窗口。 Windows 建议使用 PowerShell。

2. 创建一个目录以将 InvokeAI 安装到其中。 您至少需要 15 GB 的可用空间：

1
mkdir invokeai

3. 在此目录中创建一个名为的虚拟环境并激活它：.venv

1
2
cd invokeai

python -m venv .venv --prompt InvokeAI

4. 激活虚拟环境（每次运行 InvokeAI 时都这样做）

对于 Linux/Mac 用户：

1
source .venv/bin/activate

对于 Windows 用户：

1
.venv\Scripts\activate

5. 安装 InvokeAI 模块及其依赖项。 选择适合您的平台和 GPU 的命令。

对于配备 NVIDIA GPU 的 Windows/Linux：

1
pip install "InvokeAI[xformers]" --use-pep517 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

对于配备 AMD GPU 的 Linux：

1
pip install InvokeAI --use-pep517 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2

对于 Macintoshes，无论是 Intel 还是 M1/M2：

1
pip install InvokeAI——use-pep517

6. 配置 InvokeAI 并安装一组起始图像生成模型（您只需执行一次）：

1
invokeai-configure

7. 启动 Web 服务器（每次运行 InvokeAI 时都执行此操作）：

1
invokeai --web

8. 将浏览器指向 http://localhost:9090 以打开 Web 界面。

9. 在左上角的框中键入并单击 .banana sushiInvoke

每次重新启动 InvokeAI 之前，请务必激活虚拟环境，使用或 .source .venv/bin/activate.venv\Scripts\activate

InvokeAI 硬件要求

系统

您将需要以下其中一项：

• 基于 NVIDIA 的图形卡，具有 4 GB 或更多 VRAM 内存。
• 具有 4 GB 或更多 VRAM 内存的基于 AMD 的显卡（仅限 Linux）
• 带有 M1 芯片的 Apple 电脑。

我们不推荐以下视频卡，因为它们在半精度模式下运行时存在问题，并且 VRAM 不足以在全精度模式下渲染 512×512 图像：

• NVIDIA 10xx 系列显卡，例如 1080ti
• GTX 1650 系列显卡
• GTX 1660 系列显卡

内存和磁盘

• 至少 12 GB 主内存 RAM。
• 至少 18 GB 的可用磁盘空间用于机器学习模型、Python 及其所有依赖项。

InvokeAI 有很多功能：它是一个详尽的工具包，用于生成艺术，充分利用 AI 的力量，同时让最终用户以多种方式影响生成的图像。 出于这些原因，它是一款值得尝试的软件，即使您对 AI 艺术并不那么感兴趣，因为您永远无法完全知道您的模型最终会生成什么。

What’s new in InvokeAI 4.1.0
Apr 18, 2024
Enhancements:
Backend and nodes implementation for regional prompting and regional IP Adapter (UI in v4.2.0)
Secret option in Workflow Editor to convert a graph into a workflow. See #6181 for how to use it.
Assortment of UI papercuts
Favicon & page title indicate generation status @jungleBadger
Delete hotkey and button work with gallery selection @jungleBadger
Workflow editor perf improvements
Edge labels in workflow editor
Updated translations @Harvester62, @symant233, @Vasyanator
Updated docs @sarashinai
Improved torch device and precision handling
Fixes:
multipleOf for invocations (for example, the Noise invocation’s width and height have a step of 8)
Poor quality “fried” refiner outputs
Poor quality inpainting with gradient denoising and refiner
Canvas images appearing in the wrong places
The little eye defaulting to off in canvas staging toolbar
Premature OOM on windows (see shared GPU memory FAQ)
~1s delay between queue items
Wonky model manager forms navigating away from UI @clsn
Invocation API:
New method to get the filesystem path of an image: context.images.get_path(image_name: str, thumbnail: bool) @fieldOfView
Internal:
Improved knip config @webpro
Updated python deps @Malrama