Stable Diffusion 本地部署教程

   日期:2024-12-26    作者:52g4b 移动:http://mip.riyuangf.com/mobile/quote/42859.html

1.前言

最近看Stable Diffusion开源了,据说比Disco Diffusion更快,于是从git上拉取了项目尝试本地部署了,记录分享一下过程~
这里是官网介绍:https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

Stable Diffusion 本地部署教程

2.必要前提

  1. 科学上网。很多链接都需要用到。
  2. 显卡的显存需要足够大,至于多大没看到哪有说,反正3g绝对不行

3.部署前准备

本地化部署运行虽然很好,但是也有一些基本要求

(1)需要拥有NVIDIA显卡,GT1060起,显存4G以上。(已经不需要3080起,亲民不少

(2)操作系统需要win10或者win11的系统。

MacOS平台本地化请见《如何在mac电脑上运行stable diffusion来做AI绘画》

(3)电脑内存16G或者以上。

(4)最好会魔法上网,否则网络波动,有些网页打不开,有时下载很慢。

(5)耐心,多尝试,多搜索。这个教程我已经重复过2次,因此很多问题基本上都踩坑并写出来了。所以请放心,能跑通的。

我的电脑配置供大家参考,Win10,I7,NVIDIA GT1050 4G,16G

生成一张20step的图大概20-30s(若使用更高性能的电脑,生成速度更快。

4.使用的项目Stable diffusion WebUI项目

Stable diffusion大家都知道了,是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一,属于当红炸子鸡了。

不过,stable diffusion项目本地化的部署,是纯代码界面,使用起来对于非程序员没那么友好。

而stable diffusion webui,是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。

通过可视化的网页操作,更方便调试prompt,及各种参数。

我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。

1.安装miniconda

2.用管理员权限打开miniconda,输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

3.配置库包下载环境,加快网络速度(替换下载库包地址为国内的清华镜像站

执行下面

 

生成.condarc 文件

在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。(如我的路径是C:UsersAdministrator。

把下面的内容全部复制进去,全部覆盖原内容,ctrl+s保存,关闭文件。

 
 

4.创建python 3.10.6版本的环境

运行下面语句,创建环境

 

系统可能会提示y/n, 输入y,按回车即可。
显示done,那就完成了。

在你的C:ProgramDataMiniconda3envslmd已经创建了一个新的项目。

5.激活环境

输入conda activate lmd 回车。

6.升级pip,并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。

每一行输入后回车,等执行完再输入下一行,再回车。

 

不报错就是完成了。

7.安装git,用来克隆下载github的项目,比如本作中的stable diffusion webui

开始菜单找到git cmd。
打开并输入下面指令。

 
 

8.安装cuda

cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序,所以我们需要它。

打开NVIDIA cuda官网,https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(这里有人可能会打不开网页,如果打不开,请用魔法上网。

下载完后安装,这个软件2个G,可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。

好了,完成这步,电脑的基础环境设置终于完事了。

1.下载stable diffusion源码

当然你也可以放在其他你想放的盘的根目录里面。

不建议放在c盘,因为这个项目里面有一些模型包,都是几个G几个G的,很容易你的C盘就满了,其他盘容量在10G以上的就都行。

再来克隆stable diffusion webui项目(下面简称sd-webui

接着执行

 

注意,现在克隆的本地地址,就是下面经常提到的“项目根目录”。比如,我的项目根目录是D:stable-diffusion-webui

2.下载stable diffusion的训练模型

地址:https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main

点击file and versions选项卡,下载sd-v1-4.ckpt训练模型。

后面如果要用waifuai或者novelai,其实更换模型放进去sd-webui项目的模型文件夹即可。

我们现在先用stable diffusion 1.4的模型来继续往下走。

3.更改训练模型名称

4. 安装GFPGAN

4.在miniconda的黑色小窗,准备开启运行ai绘图程序sd-webui

输入

 

进入项目的根目录。

切记,一定要进入sd-webui的项目根目录后,才能执行下面的指令,否则会报错。

接着执行

 

然后回车,等待系统自动开始执行。

直到系统提示,running on local URL: http://127.0.0.1:7860

注意

这一步可能经常各种报错,需要耐心和时间多次尝试。

不要关闭黑色小窗,哪怕它几分钟没有任何变化。

如果提示连接错误,可能需要开启或者关闭魔法上网,再重新执行webui-user.bat命令。

如果不小心退出了黑色窗口,则重新点击:开始菜单-程序-打开miniconda窗口,输入

 

并进入sd-webui项目根目录再执行

 
 

1.在浏览器(比如谷歌浏览器,打开http://127.0.0.1:7860(注意,不要关闭miniconda的黑色窗口

2.在prompt区域输入相关指令,比如beautiful landscape,然后点击右边的generate,即可生成第一张图片啦。

3.生成的状态和操作

网页会显示进度条,miniconda的黑色小窗也会显示进度条。

等进度条跑满,就能看到你生成的图啦。

如果不想生成了,可以点击interrupt停止生成,就会返回你目前为止已经生成的图片。(比如你要生成10张,已经生成了3张,点击interrupt,就会返回3张图片

4.修改batch count数值,一次性生成多张图片

默认是1,一次性生成1张。

但写得越大,一次性生成花费的时间越长,假设一张图30秒,设置10张就是300s,5分钟,100张则是3000s,50分钟。

5.好了,那现在就本地化部署完毕了,可以开始愉快地玩耍啦,祝你玩得开心~

1、新版SD WebUI卡安装Open_Clip解决方法

https://www.bilibili.com/read/cv21253533

2、Stable Diffusion V2-Stability-AI处理

https://gitee.com/jerrylinkun/stable-diffusion-v2-stability-ai?_from=gitee_search

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