第二章 本地部署安装Stable Diffusion（全程亲测）_stable diffusion rpc failed

前言

开源项目 stable-diffusion-webui 的更新非常频繁。今天介绍的这个安装方案是通过GIT安装，可以很方便的能过git pull命令一键更新。

Stable diffusion需要的电脑配置。

一. NVIDIA的显示卡等级越高越好。显存（VRAM)越大越好。太小的显存（VRAM)会导致计算出大图的时候爆显存导致错误。
二. 最好使用SSD，在stable diffusion读取模型时会有很大的帮助，并且最好保留100g以上的硬碟空间用来放置stable diffusion的模型。

部署步骤

接下来介绍如何在自己的电脑部署stable diffusion。

1. 首先选择你要部署stable diffusion的目录。创造一个新的文件夹，这边命名为SD-fromgithub。

2. 第一步安装GIT。到它的官网
   https://git-scm.com/
   选择download找到Windows版本，下载Windows 64位版本然后安装git。
   
   安装的过程中要勾选Windows Explorer integration选项。然后其他选项按next继续安装即可。
   

3. 接下来要在你的电脑部署stable diffusion的环境。
   首先先打开大神automatic 1111的git hup页面。
   https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
   选择stable diffusion web UI。复制网页地址，接下来到你想安装的目录，点击鼠标右键，打开open Git bash here选项，如果你是Windows 11的话，就必须先点击选择其他选项才能找到open Git bash here。打开后输入git clone，然后贴上刚刚复制好的网页地址。

如果遇到以下错误：

fatal: unable to access ‘https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/’: Failed to connect to github.com port 443 after 21083 ms: Couldn’t connect to server
在open Git bash here打开的命令输入窗口中输入以下命令，重新下载即可：
git config --global --unset https.https://github.com.proxy
git config --global --unset http.https://github.com.proxy

如果出现error: RPC failed， fatal: early EOF

调整为大一点的buffer值：
git config --global http.postBuffer 524288000 （500M)
git config --global http.postBuffer 1048576000 (1G）

重新下载成功：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
按下enter就会开始部署stable diffusion,最后会生成stable diffusion web UI的资料夹。

如果连接github有困难，也可以考虑这篇文章的办法：
https://www.bilibili.com/read/cv19359343/

4. 接下来要安装Python。目前最新版本是3.11.2，不确定会不会有不兼容的问题，所以可以先选择安装3.10.6的版本。
   https://www.python.org/
   下载好后点击安装，记得勾选add python path选项，等待安装完成。

5. 安装完成后可以先下载一些基本的模型给stable diffusion来使用，这边推荐stable diffusion 1.5版的基本模型以及anything V3.0的模型。
   Huggingface.co站不需要科学上网：
   https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
   https://huggingface.co/Linaqruf/anything-v3.0

也可以到
https://civitai.com/提供大型的基本模型通常2G以上，并需科学上网。
还可以到
https://rentry.org/sdmodels下的steam models页面选择要下载的模型。

模型下载完成，复制到stable diffusion web UI资料夹下的models下的stable diffusion资料夹内。主模（ckpt）放置在/models/Stable-diffusion，微调（Lora）放置在/extensions/sd-webui-additional-networks/models/lora， 这样就完成了部署stable diffusion的所有步骤。

第一次开启stable diffusion

在有NVIDIA独显的机器上，以下两种方式都可以：

1. 在stable diffusion web UI资料夹中点击web UI user bat。
2. 在CMD命令窗口中，输入python launch.py, 确认。

在没有独显的机器上，要追加一些适用于仅使用CPU的设置即可：
3. 如果是在没有独显的机器上运行，则需要修改这个文件：
D:\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\models\diffusion\ddim.py"的第10到21行，修改前：

class DDIMSampler(object):
    def __init__(self, model, schedule="linear", device=torch.device("cuda"), **kwargs):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.ddpm_num_timesteps = model.num_timesteps
        self.schedule = schedule
        self.device = device

    def register_buffer(self, name, attr):
        if type(attr) == torch.Tensor:
            if attr.device != self.device:
                attr = attr.to(self.device)
        setattr(self, name, attr)
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修改后：

class DDIMSampler(object):
    def __init__(self, model, schedule="linear", **kwargs):
        super().__init__()
        self.model = model
        self.ddpm_num_timesteps = model.num_timesteps
        self.schedule = schedule

    def register_buffer(self, name, attr):
        if type(attr) == torch.Tensor:
            if attr.device != torch.device("cpu"):
                attr = attr.to(torch.device("cpu"))
        setattr(self, name, attr)
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然后输入的启动命令为：python launch.py --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

以上启动参也可以找到D:\SD-fromgithub\stable-diffusion-webui\webui-user.bat，添加相关参数（=后面的，没有引号）：
set COMMANDLINE_ARGS=–lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
这样更方便直接点击webui-user.bat启动。

第一次运行会下载必要的档案，请耐心等候。下载完成后会看到127.0.0.1：7860的这个网址。复制下来贴到浏览器的网址列执行就可以打开stable diffusion的界面。在左上角stable diffusion checkpoint这边选择要使用的基础模型。然后在text to image栏位填入关键字，按下generator AI就会开始产生图片。

更新stable diffusion

如果想要更新stable diffusion。可以在stable diffusion web UI资料夹中点击鼠标右键点击git bash here。输入Git Pull后按下enter。 Stable，diffusion就会自动更新。

最后，如果你的显存在8g以下，建议安装XFormers，它可以加快图像生成，并且降低显存的使用量。安装方式为编辑stable diffusion web UI下的web UI user bat点击鼠标右键编辑,在set COMMNADLINES ARGS=后面加入–xformers储存关闭后执行web UI user bat,就会自动安装XFormers。