Stable Diffusion XL搭建_vaeapprox-sdxl.pt

本文参考：Stable Diffusion XL1.0正式发布了，赶紧来尝鲜吧-云海天教程

Stable Diffision最新模型SDXL 1.0使用全教程 - 知乎

1、SDXL与SD的区别

（1）分辨率得到了提升

原先使用SD生成图片，一般都是生成512*512（模型就是基于这个分辨率进行训练的）的图然后再进行放大，以达到高清出图的效果。

这次SDXL1.0直接使用1024*1024的图片训练底模

（2）SDXL1.0由base模型和refiner模型共同组成

SDXL由文生图的base模型和图生图进行优化放大的refiner模型组成，所以生图过程中会先运行基础模型，然后再运行细化模型。基础模型设置全局组成，而细化模型则添加了更多的细节。

2、安装的硬软件环境

硬件：如果希望在GPU上运行，则需要GPU显存在16G以上，否则很难运行。

软件：python需要在3.10以上。

3、下载Stable Diffusion WebUI源码到本地

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

将代码从GitHub下载到了本地

4、 切换到支持SDXL的版本

支持SDXL的webUI版本需要v1.5.0以上。

在stable-diffusion-webui目录下运行：

git checkout -b v1.6.0

5、启动WebUI服务

python launch.py  --listen --port 12346 --theme dark --xformers --enable-insecure-extension-access

首次执行该命令后，会自动下载相关算法源码到repositories中，以及相关模型到对应的目录下。

如果运行成功则直接跳到第8步，否则按照6-9步依次手工处理相关问题。

 

6、repositories安装错误处理

如果出错，则需要手工下载这些代码放到指定目录。以下过程仅针对启动不成功时需要手工安装的步骤：

（1）下载stablediffusion源码

提示错误：“Command: "git" clone "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git" "/xxx/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai"”

则手工再执行git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git ，（如果下载还是不成功则从git中下载zip文件，放到相应目录后解压，该方法适用以下的其他源码。）然后更名为stable-diffusion-stability-ai。

（2）下载k-diffusion源码

手工执行git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git或手工下载zip包

（3）下载CodeFormer源码

手工执行git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git或手工下载zip包

7、py的requirements_versions.txt安装错误处理

报错信息：

处理方法：

pip3 install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

直接官网下载不通的话，建议换成清华大学的数据源进行安装。

8、下载SDXL大模型

（1）首先考虑直接从HuggingFace中下载模型

SDXL大模型涉及stable-diffusion-xl-base和stable-diffusion-xl-refiner两部分，链接地址为：

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors

这两个文件是底模，大约7个G每个文件，下载到GPU服务器后，需要放到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹中

针对base模型，如果直接使用stablebilityai的stable-diffusion-xl-base-1.0模型，自己使用时效果可能没那么好，我则从c站下载自己喜欢style的基模，比如：https://civitai.com/models/139565/realistic-stock-photo

这个是真实电影感比较强的SDXL1.0的base模型。

而refiner模型则还是使用huggingface提供的refiner模型。

（2）如果HuggingFace和civitai无法连通，可以从https://aliendao.cn/下载对应模型。

9、下载VAE模型

（1）首先下载vaeapprox-sdxl.pt模型（必选）

WebUI启动过程中可能会出现如下类似错误：

Downloading VAEApprox model to: /xxx/stable-diffusion-webui/models/VAE-approx/vaeapprox-sdxl.pt

TimeoutError: [Errno 60] Operation timed out    

During handling of the above exception, another exception occurred:

这是因为缺少一个vaeapprox-sdxl.pt模型，一般自动下载会很容易失败，推荐大家去GitHub上手动下载，链接地址为：

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/tag/v1.0.0-pre

下载后放到stable-diffusion-webui/models/VAE-approx/目录下即可

（2）安装VAE模型（可选）

https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors

下载后放到stable-diffusion-webui/models/VAE目录下即可。

10、使用WebUI的SDXL功能

webui通过以下命令执行成功后，

python launch.py --listen --port 12346 --theme dark --xformers --enable-insecure-extension-access

然后chrome浏览器中输入<服务器ip>:12346后即打开了SD的WebUI服务如下：

注意点1的位置：选择SDXL的base模型

注意点2的位置：选择SDXL的refiner模型，该模型会在base模型运行进展到80%（Refiner的Switch at参数）时切换为refiner模型继续执行。

注意点3的位置：将分辨率从默认的512*512调整为1024*1024，这个是SDXL和SD的显著差异之一。

根据以下prompt我们生成测试图片，

prompt及相关参数信息：

photograph close up portrait of Embraced couple enjoying in a movie in theatre , cinematic 4k epic detailed 4k epic detailed photograph shot on kodak detailed bokeh cinematic hbo dark moody
Steps: 35, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 1847092677, Size: 1024x1024, Model hash: 2d44ce378d, Model: realisticStockPhoto_v10, Refiner: sd_xl_refiner_1.0 [7440042bbd], Refiner switch at: 0.8, Version: v1.6.0

图片达到了电影感的效果：

此生成过程耗时1分32秒，占用12.9G的显存。

如果进展到这里都没有问题，那么请开始SDXL的旅程吧！！