【Stable Diffusion】在windows环境下部署并使用Stable Diffusion Web UI---通过 Conda

本文详细介绍了如何在Windows系统中利用Conda安装CUDA、NVIDIA驱动、Anaconda、git,以及配置环境变量,最终成功部署Stable Diffusion Web UI。通过这个Web UI,用户可以免费、方便地使用Stable Diffusion进行文本到图像的生成,体验强大的AI绘画工具。

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本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容,包括chatGPT、AI绘图等等;

在当今AI的热潮下,不学习AI,就要被AI淘汰;所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用,通过AI来帮助自己提升生产力;

订阅后可私聊我获取 《从零注册并登录使用ChatGPT》《从零开始使用chatGPT的API;通过chatgpt-next-web部署自己chatGPT web网页;无需翻墙,无需服务器,无需域名;》 两份文档;

采用Conda创建、隔离python虚拟环境,可以解决多应用部署下的环境管理难题;所以本文主要介绍通过Conda的方式在本地部署Stable Diffusion。

一、Stable Diffusion介绍

Stable Diffusion是当下最强大的AI绘画工具;

可本地部署,可切换多种模型,且新的模型和开源库每天都在更新发布,最重要的是免费,没有绘图次数限制;

其是一种基于深度学习的文本到图像生成模

### 使用 Conda 部署 Stable Diffusion WebUI 的教程 #### 1. 准备工作 在开始之前,确保已经安装 Miniconda 或 Anaconda。如果尚未安装,可以从官方渠道获取完成安装[^2]。 #### 2. 创建 Python 虚拟环境 为了保持项目的独立性和稳定性,建议为 Stable Diffusion WebUI 创建一个新的 Conda 环境。以下是具体操作: ```bash conda create -n sd-webui python=3.10.6 conda activate sd-webui ``` 上述命令会创建名为 `sd-webui` 的新环境指定 Python 版本为 3.10.6[^3]。 #### 3. 下载 Stable Diffusion WebUI 文件 从 GitHub 上克隆最新的 Stable Diffusion WebUI 项目文件到本地计算机: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ``` 这一步骤将下载完整的项目结构以及必要的脚本文件[^4]。 #### 4. 安装依赖项 进入项目目录后,运行以下命令来安装所需的 Python 库和其他依赖项: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此过程可能需要一些时间,取决于网络速度和系统性能。 #### 5. 添加模型文件 下载预训练的模型文件(例如 v2-1_768-ema-pruned.ckpt),将该文件放置于 `stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/` 目录下。如果没有合适的模型文件,则无法正常启动服务。 #### 6. 启动 WebUI 一切准备就绪后,在终端中执行以下命令以启动 Stable Diffusion WebUI: ```bash webui-user.bat ``` 对于 Linux 和 macOS 用户,应改用以下命令: ```bash ./webui.sh ``` 成功启动后,默认情况下可以通过浏览器访问 `http://localhost:7860` 来查看界面。 #### 7. 实现公网访问 为了让外部设备能够访问本地部署的服务,可以借助 Cpolar 进行内网穿透设置。按照文档说明完成 Cpolar 的安装与配置即可实现固定公网地址的功能[^1]。 --- ### 注意事项 - 如果遇到 CUDA 不兼容的问题,请确认显卡驱动版本满足最低需求,尝试更新至最新版 NVIDIA 显卡驱动程序。 - 推荐定期检查官方仓库是否有新的发布版本或重要补丁更新。 ---
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