【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】

在本地安装部署Stable Diffusion，需要准备好硬件环境，安装相关依赖，然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤：

一、硬件要求

• 显卡：需要NVIDIA GPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。
• 系统：Windows 10/11、Linux（Ubuntu等）或macOS（需要Rosetta 2）。
• 内存：至少16GB RAM。
• 存储空间：准备10GB以上的可用空间。

二、软件准备

首先要安装Python和Git，具体操作如下：

1. Python：安装Python 3.10.6版本，可从官网（https://www.python.org/downloads/release/python-3106/）下载安装包，安装时记得勾选"Add Python to PATH"。
2. Git：从官网（https://git-scm.com/downloads）下载并安装Git。

三、安装Stable Diffusion WebUI

这是一种简单且用户友好的安装方式：

1. 打开命令提示符或终端，执行以下命令来克隆WebUI仓库：

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

2. 运行安装脚本：
   • Windows系统：直接双击webui-user.bat文件。
   • Linux/macOS系统：在终端中运行./webui.sh。
3. 首次运行时，脚本会自动下载并安装所需的依赖项，整个过程可能需要20-30分钟。

三、HuggingFace配置（Token和镜像）

nano ~/.bashrc

export HF_TOKEN=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
# 设置 Hugging Face 镜像端点
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 可选：指定缓存目录（避免默认路径空间不足）
export HF_HOME=/path/to/your/hf_cache
export TRANSFORMERS_CACHE=$HF_HOME
export DATASETS_CACHE=$HF_HOME

四、创建普通用户

# 创建新用户，例如sduser
adduser hgy

# 给新用户添加sudo权限
usermod -aG sudo hgy

# 切换到新用户
su hgy

# use root
cp /root/.bashrc /home/hgy

五、python降级, 为了兼容WebUI 强制安装 torch==2.1.2

# 1. 创建 Python 3.10 的虚拟环境
conda create -n sd-webui python=3.10.6 -y

# 2. 激活环境
conda activate sd-webui

# 3. 删除旧依赖（关键！）
cd /root/autodl-tmp/sd/stable-diffusion-webui
rm -rf venv  # 清除旧环境

# 4. 重新启动 WebUI
./webui.sh --listen --port 6006

六、下载模型

Stable Diffusion需要模型文件才能生成图像，以下是获取模型的方法：

1. 访问Hugging Face（https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original），下载v1-4.ckpt模型文件。
2. 将下载好的模型文件放入stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录中。

git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

或者使用镜像下载

git clone https://hf-mirror.com/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

七、启动和使用

安装完成后，按以下步骤启动和使用Stable Diffusion：

1. 再次运行webui-user.bat（Windows）或 （Linux/macOS）。
2. 等待程序启动，启动成功后会显示一个URL（通常是http://127.0.0.1:7860）。
3. 打开浏览器，访问该URL，就能看到WebUI界面。
4. 在"txt2img"或"img2img"标签页中输入提示词，然后点击"Generate"按钮生成图像。

八、故障排除

如果在安装过程中遇到问题，可以参考以下解决方法：

• CUDA错误：确保你的显卡驱动已更新到最新版本。
• 依赖冲突：删除stable-diffusion-webui/venv目录，然后重新运行安装脚本。
• 内存不足：尝试减少批量大小或使用较低分辨率。

九、其他安装方法

除了WebUI方式，你也可以通过以下方式安装：

1. 直接安装：按照官方仓库（https://github.com/CompVis/stable-diffusion）的说明进行安装。
2. DreamStudio：如果不想在本地安装，可使用Stable Diffusion的在线版本（https://dreamstudio.ai/）。

通过上述步骤，你就可以在本地成功安装和使用Stable Diffusion了。如果在安装过程中遇到任何问题，可以查阅相关文档或在社区中寻求帮助。

十、AUTODL github网络问题

# 设置 GitHub 代理
git config --global url."https://gitclone.com/github.com/".insteadOf https://github.com

# 设置 pip 镜像
# https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

# 设置超时
pip config set global.timeout 60
pip config set global.default-timeout 120

# 预安装 open_clip
pip install open_clip_torch --prefer-binary

总结

1. torch和torch以及python之间的版本兼容问题

   使用的版本如下

   python=3.10.6

   torch==2.2.1+cu121

   torchvision==0.17.1+cu121

   

   conda activate sd-webui
   conda env list
   conda info --envs
   conda list python
   
   python --version
   
   # python=3.10.6 torch==2.2.1+cu121 torchvision==0.17.1+cu121 版本
   pip install torch==2.2.1+cu121 torchvision==0.17.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   # python=3.10.6 cpu版本
   # pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
   

modules/launch_utils.py

文件修改

# 380 Line
if args.reinstall_torch or not is_installed("torch") or not is_installed("torchvision"):
    run(f'"{python}" -m pip install torch==2.2.1+cu121 torchvision==0.17.1+cu121 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121', "Installing torch and torchvision", "Couldn't install torch", live=True)
    startup_timer.record("install torch")

1. git下载assets失败， 可以通过手动下载方式解决

   相关实用命令

   git config --global --unset
   git config --global --list或者git config --global -l
   

2. 允许使用root用户运行

   # 创建新用户，例如sduser
   adduser hgy
   
   # 给新用户添加sudo权限
   usermod -aG sudo hgy
   
   # 切换到新用户
   su hgy
   
   # use root
   cp /root/.bashrc /home/hgy
   

3. HuggingFace配置

   export HF_TOKEN=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
   # 设置 Hugging Face 镜像端点
   export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
   
   # 可选：指定缓存目录（避免默认路径空间不足）
   export HF_HOME=/path/to/your/hf_cache
   export TRANSFORMERS_CACHE=$HF_HOME
   export DATASETS_CACHE=$HF_HOME