本地无限次体验AI绘画 — stable-diffusion-webui 本地部署指南（国内镜像加速版）

本文提供的方法主要用于缓解国内访问GitHub不稳定导致安装出现错误，以及通过使用国内的镜像提升安装包的安装速度，同时尽可能不影响原本的安装过程和使用体验。

注：作者目前仅在Windows平台且有NIVIDA GPU的环境下部署，理论上Linux平台同样适用。若有问题，欢迎留言。

注：由于stable-diffusion-webui官方的手动安装教程落后于版本，因此不建议遵照手动安装教程进行安装。

stable-diffusion-webui 介绍

stable-diffusion-webui 是一个基于Gradio库的Stable Diffusion的浏览器界面，可以说是AI绘画集合体，支持目前主流的开源AI绘画模型，例如 NovelAi/Stable Diffusion，有了它，我们就可以很方便地配置和生成AI绘画作品，并且进行各种精细地配置。

stable-diffusion-webui 界面

Python环境配置以及基础包安装

安装Anaconda，同时配置好清华镜像，以及Pypi镜像，方法略，网上资料比较多。

Anaconda安装完成后，运行如下命令创建并激活python3.10的环境

conda create -n sdwebui python=3.10
conda activate sdwebui
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stable-diffusion-webui 的源文件下载和配置

找个空间比较大的硬盘，执行下面的命令，下载stable-diffusion-webui 的源文件。（以下命令已经过镜像加速，但可能会失效，如有问题，请给我留言）

git clone https://github.moeyy.xyz/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
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下载完成后，用任何编辑器打开launch.py文件，进行修改，但凡出现 https://github.com 的地方，在它的前面加上https://github.moeyy.xyz/ 即可，修改完成后的结果参考如下：

gfpgan_package = os.environ.get('GFPGAN_PACKAGE', "git+https://github.moeyy.xyz/https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git@8d2447a2d918f8eba5a4a01463fd48e45126a379")
clip_package = os.environ.get('CLIP_PACKAGE', "git+https://github.moeyy.xyz/https://github.com/openai/CLIP.git@d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1")
openclip_package = os.environ.get('OPENCLIP_PACKAGE', "git+https://github.moeyy.xyz/https://github.com/mlfoundations/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b")

xformers_windows_package = os.environ.get('XFORMERS_WINDOWS_PACKAGE', 'https://github.moeyy.xyz/https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl')

stable_diffusion_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_REPO', "https://github.moeyy.xyz/https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git")
taming_transformers_repo = os.environ.get('TAMING_TRANSFORMERS_REPO', "https://github.moeyy.xyz/https://github.com/CompVis/taming-transformers.git")
k_diffusion_repo = os.environ.get('K_DIFFUSION_REPO', 'https://github.moeyy.xyz/https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git')
codeformer_repo = os.environ.get('CODEFORMER_REPO', 'https://github.moeyy.xyz/https://github.com/sczhou/CodeFormer.git')
blip_repo = os.environ.get('BLIP_REPO', 'https://github.moeyy.xyz/https://github.com/salesforce/BLIP.git')
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Stable Diffusion 2.0/2.1模型的下载和配置

根据官方的信息，2.1版本模型结构和2.0版本一致，因此，两个版本的配置文件是通用的。

2.0版本：

768-v-ema.ckpt (model,config)

512-base-ema.ckpt (model,config).

2.1版本：

v2-1_768-ema-pruned.ckpt（model,config）

v2-1_512-ema-pruned.ckpt（model,config）

将下载的模型文件和配置文件放到 models/Stable-Diffusion 文件夹中（没有则自行创建）

修改模型文件和配置文件名，确保对应文件名相同，例：如果模型名为768-v-ema.ckpt，则配置文件名应为768-v-ema.yaml

启动安装

上述配置完成后，执行如下命令开始进行安装：

python .\launch.py --xformers
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在经历了一段时间的等待，中途可能还会出现网络错误，没关系，多试几次，最终会出现如下的一个地址：

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
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这就说明本地已经部署成功，打开浏览器，输入上述地址，即可在本地进行AI绘画创作啦。

根据本地电脑显卡的性能强弱，出图速度会有所不同，但是，毕竟是自己电脑，所以慢点也是可以接受的。

关于AI绘画技术储备

学好 AI绘画 不论是就业还是做副业赚钱都不错，但要学会 AI绘画 还是要有一个学习规划。最后大家分享一份全套的 AI绘画 学习资料，给那些想学习 AI绘画 的小伙伴们一点帮助！

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