【Stable Diffusion 3】本地部署SD3详细教程_sd3 本地部署

转载 于 2024-07-27 09:00:00 发布 · 144 阅读 · 0 ·
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#stable diffusion #AIGC

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1. Stable Diffusion 3 模型下载

「点击前往」
进入之后是这样的页面，如果你没有登录，可以点击右上角进行登录（登录之后才能下载SD3的模型！！！）
在这里插入图片描述

点击这个：
在这里插入图片描述

找到适合你电脑配置的模型：

  • 有独立显卡
    • 独立显卡配置高（8G以上）：fp16
    • 独立显卡配置较低（大于4G、小于8G）：fp8
  • 没有独立显卡：下载CPU版本
    在这里插入图片描述

2.下载 ComfyUI 控制面板

「点击前往」
进入之后往下拉，找到 Installing ComfyUI
在这里插入图片描述

找到 Windows ，点击 Direct link to download
在这里插入图片描述

3.ComfyUI 语言包汉化

先下载中文语言包「点击前往」
进入页面后找到 Code ，点击右边的小三角
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点击 Download ZIP
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下载后解压

进入 ComfyUI 的 custon_nodes 文件夹中
文件夹路径为 ComfyUI\custom_nodes
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将刚才解压的文件整个放进去即可
在这里插入图片描述
最后，通过 bat 文件打开 ComfuUI 即可，选择与自己电脑对应的
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点击右上角的小齿轮，更改语言为中文
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然后你就可以像我一样愉快地生成图片了⬇️

样图展示（均为 AI 生成）

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目前大家普遍采用的Stable Diffusion Web UI是发布于开源程序分享网站 Github 的 Python 项目，和平常软件安装方法有所不同，不是下载安装即可用的软件，需要准备执行环境、编译源码，针对不同操作系统（操作系统依赖）、不同电脑（硬件依赖）还有做些手工调整，这需要使用者拥有一定的程序开发经验（可以现学），已经有很多大佬们写了详细的安装教程。内存最低8G，16G及格，上不封顶；从图中可看出，与AMD或英特尔的任何产品相比，Nvidia的GPU提供了卓越的性能--有时是以巨大的优势。
如何在本地环境中部署 Stable Diffusion 3？
最新发布
07-11
### 本地部署 Stable Diffusion 3 操作指南 #### 环境准备 在开始部署之前，确保系统满足以下基本要求： - **操作系统**：推荐使用 Windows 10/11 或 Linux（如 Ubuntu 20.04 及以上版本）。 - **硬件配置**： - 至少 8GB 显存的 NVIDIA GPU（建议使用 RTX 3060 及以上型号）。 - 至少 16GB 内存。 - **软件依赖**： - Python 3.8 或更高版本。 - CUDA Toolkit 11.7 或更高版本（用于 GPU 加速）。 - Git 工具。 #### 获取代码与模型 Stable Diffusion 3 的官方模型文件和相关实现可以通过 Hugging Face 和 GitHub 获取。推荐使用 `AUTOMATIC1111` 提供的 WebUI 实现，因其社区活跃且插件丰富。 ```bash # 克隆 AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui 仓库 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ``` 下载 Stable Diffusion 3 的模型文件 `sd3-medium.safetensors`，并将其放入 `models/Stable-diffusion` 文件夹中： ```bash wget -O models/Stable-diffusion/sd3-medium.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium/resolve/main/sd3-medium.safetensors ``` #### 安装依赖 进入项目目录后，执行以下命令安装所需的 Python 库： ```bash # 创建虚拟环境（可选） python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/macOS venv\Scripts\activate # Windows # 安装依赖 pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install -r requirements.txt ``` #### 启动 WebUI 完成所有依赖安装后，运行以下命令启动 WebUI 界面： ```bash python launch.py ``` 浏览器会自动打开访问本地服务器地址（通常是 http://localhost:7860），即可通过图形界面操作 Stable Diffusion 3。 #### 参数配置与图像生成 在 WebUI 中，用户可以设置以下关键参数来控制图像生成过程： - **Prompt**：输入描述性文本，指导生成图像的内容。 - **Negative Prompt**：指定不希望出现在图像中的元素。 - **Sampling Steps**：控制生成过程的迭代次数，通常设置为 20-50 步[^2]。 - **CFG Scale**：调整提示词对结果的影响强度，数值越大越贴近提示内容，一般设为 7-10。 - **Width / Height**：设定输出图像的分辨率。 此外，WebUI 还支持多种采样器（如 Euler a、DDIM、LMS）以及批量生成功能，适合不同场景下的需求。 #### 常见问题处理 - **显存不足**：如果遇到显存不足的问题，可以在启动时添加 `--medvram` 或 `--lowvram` 参数，以降低显存占用。 - **插件冲突**：若使用的是整合包，可能会因预装插件导致运行异常，建议根据实际需要手动安装所需插件，并定期清理无用模块[^3]。 - **模型加载失败**：确认模型文件路径是否正确，文件名是否与 WebUI 支持的格式匹配（如 `.ckpt`、`.safetensors`）。 #### 高级技巧 - **自定义训练数据集**：通过训练自己的数据集，可以微调模型以适应特定风格或主题，从而提升生成质量[^2]。 - **模型融合**：尝试将多个模型进行融合，可以获得更丰富的视觉效果和更高的细节表现力。 - **脚本自动化**：利用 WebUI 提供的 API 接口，结合 Python 脚本实现批量生成、参数扫描等高级功能。 ---
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