stable diffusion入门教程(一):本地安装部署

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

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/

stable diffusion入门教程(一):本地安装部署

作者:有点东西

链接: https://www.youdiandongxi.com/article/stable-diffusion-install.html

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