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StableDiffusion安装与入门不完全指南_stable diffusion,手工安装

stable diffusion,手工安装

AIGC迅速发展,网络上涌现出各种风格的高水平画作,而用于实现这些作品的方式主流的分为两种,一是Midjourney,该工具需要注册discord账号,然后购买Midjourney的包月服务,在Discord中以聊天机器人的形式进行交互创作。而另一种则是现在最为火爆的开源AI作图的项目StableDiffusion,该项目最大的优点就是可以本地化部署,在自己的电脑上运行结合网络(civitai.com,huggingface.co)上各位“炼丹师"训练的作图模型,生成任何自己想要的图片,拟真的、二次元的、2.5D的等等风格,关于背景介绍就介绍到这里,想了解更多背景知识,可以去B站看看相关视频,接下来我们开始安装。

在经过半个月的时间里,分别在AMD CPU 的电脑上和Intel CPU的电脑以及Intel CPU笔记本电脑上分别完成了安装,总结出以下经验:

我直接给出表格共大家参考

CPUCPU RAMGPUGPU RAM512*512尺寸出图速度说明
图形工作站12th Gen Intel(R) Core(TM) i7-12700K   3.60 GHz 12核心20线程64.0 GBNvidia GeoForceRTX308010.0GB30秒左右
普通PCAMD R5 6核心12线程24.0GBNvidia GeoForceGTX1660S6.0GB

3分钟左右(或无法计算)

有些时候会无法计算显示显卡不支持float32类型,这时调小作图尺寸可能会解决
游戏笔记本AMD 16.0GBNvidia GeoForceRTX3050i4.GB1分钟左右

根据以上各种配置电脑安装使用SD的表现来看,为了能够顺利的安装和愉快的使用SD,建议前置硬件条件满足如下要求:

CPUCPU RAMGPUGPU RAM

512*512尺寸

出图速度

硬盘
建议配置支持64位的多核心处理器16GBRTX3060Ti以及同等性能显卡8GB20秒左右

SSD

100-150GB

最低配置Intel 或 AMD皆可 保证电脑基本功能流程运行即可8GBRTX1660S以及同等性能显卡6GB3分钟左右

HDD

20GB-30GB

在满足以上硬件环境后,我们开始准备软件环境:

为了能够愉快的使用SD作图我们使用GitHub大佬Automatic1111编写的带UI界面的StableDiffusion

GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

在GitHub中将该代码的压缩包拉取下来,解压放在一个剩余空间大于100GB的硬盘里,先不要着急打开运行,我们开始安装SD运行所需的前置软件:

1.Nvidia 驱动 

去Nvidia官网下载哦 英伟达驱动下载地址

2.CUDA toolkit

同样去Nvidia官网下载哦

        11.8:CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer

        12.3:CUDA Toolkit 12.3 Downloads | NVIDIA Developer

以上Nvidia的驱动下载安装后需要在CMD命令行中使用 nvidia-smi 命令查看 当前Nvidia驱动所能够支持的CUDA最高版本是多少,然后再进行第二步去下载对应版本的CUDA,在CUDA下载安装完成后,使用nvcc -V 查看CUDA的版本,如果有显示版本信息则表示该部分安装完成。

3.Git 安装

去Git官网下载

Git:Git - Downloads

下载后安装,在Windows命令行中输入git --version,查看是否有git版本信息来确定git安装完成。

4.python安装

去python官网下载

python:Python Releases for Windows | Python.org

建议下载3.10以上的版本比如 3.10.5,3.10.6,3.11.5等等

下载后安装,在Windows命令行中输入python --version,查看是否有python版本信息来确定python安装完成。注意在安装开始时一定要勾选上add to path选项。防止之后在运行SD主程序时出现找不到python路径之类的错误。

5.梯子与pip换源

由于pip很多资源在外国服务器上,为了防止在运行SD主程序安装dependent packages依赖包的时候出现因为链接不上而导致的Timeout超时错误,建议安装梯子使用魔法进行上网,在运行SD主程序的时候打开魔法上网,让第一次运行SD主程序安装requirements依赖包的时候更加稳定。

另外也可以使用更换pip的源为国内的源来提供稳定的requirements依赖包安装

临时换源:

  1. #清华源
  2. pip install markdown -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

永久换源:

  1. # 腾讯源
  2. pip config set global.index-url http://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple

换回默认源:

  1. #默认源
  2. pip config unset global.index-url

国内源地址参考:

  1. # 华为 https://mirrors.huaweicloud.com/ 速度 No.1
  2. # 清华 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ 速度No.2
  3. # 阿里云 https://mirrors.aliyun.com/ 速度 NO.3
  4. # 阿里云 https://www.npmjs.com/ 速度 NO.3
  5. # 网易 https://mirrors.163.com/ 速度 No.4
  6. # 中科大 https://mirrors.ustc.edu.cn/ 速度 No.5

在准备完成这些后,打开F:\StableDiffusion\stable-diffusion-webui-master\stable-diffusion文件夹运行该文件夹下面的webui-user.bat文件 经过漫长的(3小时 根据网速不同时间有所差异)等待,会自动弹出一个网页也就是SDWebUI的主界面,至此SD的安装完成了,你可开始使用SD进行AI作图了。但是在这个第一次运作SD过程中还很可能涉及到一些报错,这些主要是因为SD在安装一些依赖包的时候出现找不到包或者链接超时的问题,那么就需要你切换为默认源,然后使用魔法,再重新来运行这个webui-user.bat程序安装SD所需要的依赖包,这里建议使用默认源然后开启魔法来安装,虽然不会很快,但是会比使用换源安装稳定一些,不易出现报错。

最后感谢bilibiliUP主 Nenly同学 Nenly同学的个人空间-Nenly同学个人主页-哔哩哔哩视频

他制作的StableDiffusion的学习视频质量非常高,建议大家观看学习。

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