stable-diffusion-webui 安装

Stable Diffusion是一款功能异常强大的AI图片生成器。它不仅支持生成图片，使用各种各样的模型来达到你想要的效果，还能训练你自己的专属模型。 

Stable Diffusion WebUI使得Stable Diffusion有了一个更直观的用户界面，更适合新手用户。

注意事项

运行Stable Diffusion需要消耗较大的资源，对显卡的要求尤其高（至少4GB的VRAM）。

如果你没有较好的硬件资源, 以下介绍几个可以获取免费硬件资源的平台:

百度飞桨（https://aistudio.baidu.com/）

Kaggle（https://www.kaggle.com/）

谷歌Colab(https://colab.research.google.com/)

Step1：安装需要的程序

Git

首先，我们需要安装Git。对于我们下一步的克隆来说，这是一个必不可少的工具。

Windows的安装程序可以拷贝网址下载:

https://registry.npmmirror.com/-/binary/git-for-windows/v2.38.1.windows.1/Git-2.38.1-64-bit.exe

Python

然后，我们需要安装Python 3.10。这是官方文档上指定的版本，Windows的安装程序可以拷贝以下网址下载:

https://mirrors.huaweicloud.com/python/3.10.9/python-3.10.9-amd64.exe

注意：

Windows下安装Python时，请务必勾选“Add Python to PATH”,将Python执行路径添加到PATH环境变量中。

如果你选择的是自定义安装，请务必在安装组件选择中勾选PIP（PIP 是Python的包管理工具）。 

Nvidia CUDA

注意：

CUDA需要搭配Nvidia显卡驱动进行安装和使用。如果你使用的是AMD显卡，则需要使用Ort。

在安装CUDA之前，请确保你已安装Nvidia显卡驱动。不同的驱动版本固定搭配不同的CUDA版本。

Windows下，在这里下载安装：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe

在Windows下，安装CUDA一般只用根据安装程序的提示就可以安装了。如果你不想安装太多冗余的东西，则可以只在安装选项中勾选Runtime和Development（如果你不知道如何操作，可以在安装完成后再在系统设置中卸载）。

PyTorch

PyTorch也是Stable Diffusion不可缺少的依赖包，它主要用于拓展CUDA的功能。

就像不同的Nvidia驱动版本固定搭配不同的CUDA版本一样，不同的Torch版本也固定搭配不同的CUDA版本使用（例如: 使用PyTorch-1.13.1+CUDA11.7）。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

如果你使用的是不同版本的CUDA，你可能需要去https://pytorch.org/get-started/locally/查看你对应的Torch安装版本及安装命令（如下图）。 

Step2：克隆Stable Diffusion+WebUI

打开Windows终端（Powershell，不是CMD）。首先，检查磁盘的剩余空间（一个完整的Stable Diffusion大概需要占用30~40GB的剩余空间），然后进到你选好的磁盘或目录下:

cd D:  # 此处替换成你想要克隆的地址

然后使用Git克隆AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui :

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

克隆完成后，进入到克隆好的目录。

cd .\stable-diffusion-webui

Step3：安装和配置WebUI

配置PIP源

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 这里你也可以选择其它的PIP源进行更换

安装Stable Diffusion和WebUI所需的PIP包。执行下列命令后耐心等待安装完成。

pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间

然后我们执行“webui-user.bat”。

.\webui-user.bat 

根据配置优化Stable Diffusion

直至目前，Stable Diffusion的基本框架已经被我们安装好了。但是根据我们配置的不同，还需要做一些简单的设置。

在Windows下，打开webui-user.bat

将全部内容替换为：

@echo off
set PYTHON=C:\python\python.exe
set GIT=set VENV_DIR=venv
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --autolaunch --deepdanbooru --xformers
call webui.bat

注：此处的“--medvram”是针对6GB及以上显存的显卡优化的，根据显卡配置的不同，你还可以更改为“--lowvram”（4GB以上）、“--lowram”（16GB以上）或者删除此项（无优化）。此外，此处的“--xformers”选项可以开启Xformers。加上此选项后，显卡的VRAM占用率就会相较原来减少一半，能大幅提升图片生成效率。

Step4：下载Stable Diffusion模型

模型相当于Stable Diffusion的核心。在没有模型的情况下，Stable Diffusion是无法启动的。

所以，我们需先下载模型。Hugging Face（https://huggingface.co）是学习使用Stable Diffusion的不可或缺的平台。

你可以从此网站的Model版块中搜索你需要的模型名称来下载模型。

Stable Diffusion的模型后缀名一般为ckpt。偶尔，模型也会附带VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。我们需要把ckpt模型、VAE以及配置文件放在models目录下的Stable-diffusion目录中。

注意：如果一个模型附带配置文件或者VAE，你则需要先把它们的文件名改为相同的文件名，然后再放入目录中，否则这个模型的配置可能无法正确读取，影响图片生成效果。

Step5：配置你的Stable Diffusion WebUI

模型配置完成后，重新回到克隆目录中。

cd D:\stable-diffusion-webui

运行webui-user.bat。

.\webui-user.bat

如果你的终端显示的内容与下图相符，那么恭喜你，Stable Diffusion WebUI的基本框架安装成功了！

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