win本地部署stable diffusion_sd venv

win本地部署stable diffusion

1，下载python
最好下载python3.10往后的版本，自用3.10.9

python 3.10.9下载链接：
https://www.python.org/downloads/release/python-3109/

安装时，用默认安装地址，后续启动sd时不容易报错，选择默认添加环境变量，
cmd输入python -V查看环境变量配置是否成功，可以手动去环境变量里面配置python

2，下载git
下载链接：
https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.42.0.windows.2/Git-2.42.0.2-64-bit.exe
点击安装，无脑next
git -V查看安装成功

3，下载cuda
cmd输入nvidia-smi查看显卡默认配置，版本选择nvidia-smi查看的相同版本，配置环境变量之后cmd输入nvcc -V输出cuda版本安装成功

4，克隆sd源码
用国内镜像克隆速度快

git clone https://gitcode.net/mirrors/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
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5，启动 webui-user.bat
如果网络通常并且可以流畅的访问外网，在启动过程中基本不会碰到什么错误

错误解决：
1，No module ‘xformers’. Proceeding without it.
解决：在 webui-user.bat 文件这添加一行：

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
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之后启动会自动安装xformers

2，安装gfpgan时报错安装失败，显示RuntimeError: Couldn’t install gfpgan
解决：直接到github下载 GFPGAN 代码到本地stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下，并进行本地安装。
GFPGAN 下载链接：https://gitcode.net/mirrors/TencentARC/GFPGAN.git

git clone https://gitcode.net/mirrors/TencentARC/GFPGAN.git
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cmd进入GFPGAN，运行命令

python.exe -m pip install basicsr facexlib
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python.exe -m pip install -r requirements.txt
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python.exe setup.py develop
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此时的python用的是sd启动时自动创建的venv虚拟环境中的python，如果安装之后发现没用，可以进入venv虚拟环境中重新安装
cmd进入stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下
运行 activate.bat 进入虚拟环境重新运行上方三条安装命令

3，安装clip报错，提示安装失败
方法和安装GFPGAN差不多，大概率都是网络波动导致自动安装失败，手动重新安装即可
下载open_clip源码

git clone https://gitcode.net/mirrors/mlfoundations/open_clip.git
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进入sd的venv虚拟环境

python setup.py build install
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4，sd安装默认模型时太慢或者提示安装失败
解决：手动下载模型并且放入 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下面
我存在了我自己的飞浆数据集里面，飞浆个人主页中有sd项目，利用飞浆的gpu算力部署的sd
模型下载链接：https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/241063