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Stable Diffusion 是一个基于 Python 语言的开源,我们直接使用需要对它的命令和参数有详尽的了解,有一定学习成本。好在,有一个 Stable Diffusion WebUI 的开源项目,可以直接将 Stable Diffusion 的操作通过网页透出,让我们轻松通过 Web 页面就能使用 Stable Diffusion 生成图片。所以,我们选择安装和使用 Stable Diffusion WebUI
Diffusion WebUI的安装与运行需要使用到一些工具软件,我们需要先通过Yum安装
sudo yum install -y git conda mesa-libGL
Conda是一个优秀的跨平台、跨语言包管理工具。同时,它的环境隔离功能也能很好的帮助我们屏蔽服务器间基础设施的不同,为我们提供一个干净、统一的程序运行环境。
依次执行如下命令,在Bash中初始化Conda,同时创建并激活名为aigc的虚拟环境
sudo bash -c "conda init bash" && bash
conda create -y -n aigc python=3.10.6
conda activate aigc
conda activate aigc命令回到aigc虚拟环境中
拉取Stable Diffusion WebUI代码。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
可能由于Github访问存在不稳定性,如果从上述地址clone失败,可以使用我们在Gitee上的镜像项目:
git clone https://gitee.com/developer-aliyun-com/stable-diffusion-webui.git
项目拉取完成后,进入目录
cd stable-diffusion-webui
安装项目依赖。
Stable Diffusion的运行还需要许多依赖包,把它们都安装到Conda提供的虚拟环境中
conda install -y pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
pip3 install opencv-python-headless gfpgan open-clip-torch xformers pyngrok clip-anytorch
pip3 install -r requirements_versions.txt
Stable Diffusion WebUI启动!
python launch.py --listen --lowvram --no-half --skip-torch-cuda-test
在启动时,Stable Diffusion WebUI会根据需要下载一些必要模型数据,另外,加载模型也需要花费一些时间,所以我们现在要做的就是耐心等待。当Terminal 中显示出Running on local URL: http://0.0.0.0:7860字样,就表示程序已经启动并对外提供服务了。http://0.0.0.0:7860,你的公网地址加上7860端口就可以访问了
echo "http://"$(curl -s ifconfig.me)":7860/"
好啦就分享到这了。(.-.)
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