Stable Diffusion 本地部署教程：详细步骤与常见问题解析！

前言

本教程详细介绍了如何在本地部署Stable Diffusion模型，包括安装Python 3.8+、CUDA 11.3+、cuDNN、PyTorch和torchvision，克隆仓库，下载预训练模型。配置运行参数后，通过运行scripts/run_diffusion.py生成图像。常见问题包括CUDA/CuDNN版本不匹配、显存不足、API密钥问题、模型加载失败和生成质量不佳，可按教程提供的解决办法处理。进阶操作包括使用自定义提示词和批量生成图像。完成这些步骤后，即可开始Stable Diffusion的AI艺术创作。

近期我深度研究了Stable Diffusion模型的本地部署过程。在这篇教程中，我将详述从环境准备到模型运行的每个步骤，并针对常见的部署问题给出解决方案，帮助你顺利在本地开启Stable Diffusion的创作之旅。

一、环境准备

1.安装基础依赖

确保系统已安装Python 3.8以上版本、CUDA 11.3+及对应的cuDNN库。此外，还需安装NVIDIA驱动、PyTorch（>=1.10）和torchvision：

bash
pip install torch torchvision

2.获取Stable Diffusion代码与模型

克隆Stable Diffusion仓库：

bash
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion
下载预训练模型（需注册并获取API密钥）：

bash
python scripts/download.py --model-type v1 --prompt-engine dango --api-key <your_api_key>

二、模型配置与运行

1.配置运行参数

编辑scripts/run_diffusion.py，根据需求调整模型路径、采样参数、输出目录等：

python
Example configuration
model_path = “models/stable-diffusion-v1-4/ldm/stable-diffusion-v1-4.ckpt”
prompt_engine = “dango”
output_dir = “./outputs”

Sampling parameters
num_samples = 1
image_width = 512
image_height = 512
guidance_scale = 7.5

2.运行模型生成图像

执行以下命令开始生成图像：

bash
python scripts/run_diffusion.py
生成的图像将保存在指定的output_dir中。

三、常见问题与解决办法

1.CUDA/CuDNN版本不匹配

确保安装的CUDA与cuDNN版本与PyTorch要求一致。可通过nvcc --version和cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2检查版本信息。

2.显存不足

如果显存不足导致程序崩溃，尝试减小image_width和image_height，或者减少num_samples。另外，确保没有其他占用显存的进程在运行。

3.API密钥无效或下载失败

检查提供的API密钥是否正确，网络连接是否稳定。如遇问题，尝试重新获取密钥或更换网络环境再试。

4.模型加载失败

确保模型文件路径正确，且文件未损坏。若从其他来源获取模型，需确保其与Stable Diffusion代码兼容。

5.生成结果质量不佳

调整guidance_scale参数，该值越大，模型对提示词的忠实度越高，但可能牺牲创新性。适当尝试不同的提示词和参数组合，以找到满意的结果。

四、进阶操作

1.使用自定义提示词

在run_diffusion.py中，修改prompt变量为所需的自定义文本提示：

python
prompt = “A highly detailed painting of a serene mountain landscape, oil on canvas, by Claude Monet”

2.批量生成

修改num_samples参数，一次性生成多张图像。确保显存足够容纳批量生成所需的额外内存开销。

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