最近AI绘图很火，于是我也尝试了下最近很火的工具之一：stable diffusion。

中间我也找了不少文章、视频教程来学习使用，这里我把找到的几个实测可行、简单明了的教程分享出来，方便大家入门学习。

下文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613530403

安装

一、前言

1.为什么要本地部署

因为没有生成数量的限制，不用花钱，不用被nsfw约束，生成时间快，不用排队，自由度高很多，可以调试和个性化的地方也更多。
如果说，会用各大在线的AI绘图平台来生成图像的话，算是ai绘画的小学生级别。
那么，如果会使用本地化部署来运行ai绘画的话，那就已经算得上是高中毕业，进入成年啦。
等你能够使用AI绘图指哪打哪，想怎么画怎么画，那就已经是大学毕业，学成归来的牛逼人物啦。

2.本地化部署的要求

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，Win11，I5，NVIDIA GT1060 5G，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。）

3.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。
同时也附加了很多功能，比如img2img功能，extra放大图片功能等等。
本地stable diffusion webui 的AI绘图界面
因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。
我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。

二、电脑环境配置

1.安装miniconda

这个是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：http://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
miniconda下载页面截图
安装时按默认的一路next就行。

2.打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

开始菜单-输入mini-找到miniconda3打开
显示conda版本，那就对了

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

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conda config --set show_channel_urls yes

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:\Users\Administrator。）
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。

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channels:
 - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i 清除索引缓存，以确保使用的是镜像站的地址。

4.切换成其他盘来创建python环境

如果继续操作，会把整个项目创建在c盘，而很多人c盘容量紧张，可以创建在其他盘，比如D盘。
输入D: 然后回车。
（后来才发现这一步并不能把项目装在d盘，他仍然是在c盘，不过没关系，他很小，不会占用太多空间，那咱继续往下操作）

5.创建python 3.10.6版本的环境

运行下面语句，创建环境。

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conda create --name stable-diffusion-webui python=3.10.6

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:\ProgramData\Miniconda3\envs\stable-diffusion-webui已经创建了一个新的项目。

6.激活环境

输入conda activate stable-diffusion-webui 回车。

7.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。

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python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

不报错就是完成了。

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

前往git官网http://git-scm.com/download/win

下载好后，一路默认安装，next即可。
开始菜单-输入“git”，找到git cmd。

打开并输入下面指令。

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git --version

查看git的版本，显示了版本号即安装成功。

9.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，http://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。）
你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？

回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本

比如我的是11.7的版本，我就下载11.7.0的链接，

然后按照自己的系统，选择win10或者11，exe local，download
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。
下面开始正式折腾stable diffusion了。

三、stable diffusion环境配置

1.下载stable diffusion源码

确认你的miniconda黑色小窗显示的是

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（stable-diffusion-weibui）D:\>

如果不是，则输入D: 按回车。
（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。
放其他盘，则输入比如e: f: g: 等，然后回车即可。）
再来克隆stable diffusion webui项目（下面简称sd-webui）
接着执行

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

直到显示done即可。

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

在http://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。
（需要注册且同意协议，注册并同意协议之后即可下载）

注：这个模型是用于后续生成AI绘图的绘图元素基础模型库。
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.下载好之后，请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

4.准备开启运行ai绘图程序sd-webui

在miniconda的黑色小窗，执行下面指令，进入项目文件夹：

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cd stable-diffusion-webui

执行下面指令， 打开webui的应用程序，

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webui-user.bat

接下来就是等待系统自动执行。
直到系统提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860
这就代表，你可以开始正式使用AI画画啦~

问题&解决

（1）不小心退出了黑色窗口

重新点击 开始菜单-程序-打开miniconda窗口，依次输入执行

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> conda activate stable-diffusion-webui
> f:
> cd stable-diffusion-webui
> webui-user.bat

（2）长时间卡在Installing gfpgan(或者installing clip，installing open_clip)这个环节

那么进入F:\stable-diffusion-webui文件夹下面，找到launch.py这个文件，用记事本打开。
在第200多行到300行的位置，找到这段代码。

并在“https://github.com/xxx”的最前面，加上：https://ghproxy.com/
加三个位置，变成如下状态，

然后ctrl + s保存后退出。
这就相当于让原来从github下载相关程序包变成了走国内镜像下载相关程序包，这样会增加网络的稳定性和网络速度。
改完之后，下面继续执行webui-user.bat。

附录：

模型网站：https://civitai.com/