本地部署Stable Diffusion记录

本文指导如何在Windows10上安装Python3.10.6、Git,并详细描述了安装stablediffusionwebUI的过程,包括处理升级pip、解决依赖包安装问题和修复xformers模块缺失的步骤。

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环境:Windows10

1.安装python 3.10.6,不要装3.11,安装完后,设置python环境变量

Index of python-local/3.10.6

2.安装Git

Git

3.clone web-ui

这步骤是下载stable diffusion软件

命令行cmd,进入到安装stable diffusion的安装路径

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

4.下载模型文件

找到stable-diffusion-webui目录下models\Stable-diffusion,将

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.ckpt

下载好的文件放到该目录

5.运行webui

在stable-diffusion-webui文件目录下找到webui-user.bat,双击安装

遇到的问题:

1.虚拟环境下,升级pip

在\stable-diffusion-webui\venv\Scripts中执行Bash,source activate进入虚拟环境,

执行

python -m pip install --upgrade pip

2.有些依赖包安装失败,比如clip下载失败,主要是镜像源原因。

解决办法:修改modules\launch_utils.py

添加 -i https://pypi.douban.com/simple/ 镜像源

3.No module ‘xformers‘

xformers是SD的加速模块,缺少报错不影响生成图片

办法:在装好最新的SD webui后,重装xformers

编辑webui-user.bat文件

set COMMANDLINE_ARGS=--reinstall-xformers --xformers

安装成功后改为

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --no-gradio-queue

--no-gradio-queue

添加这个参数,主要是当本地没有魔法的时候,运行时页面会报错”All connection attempts failed“

### 使用 Docker 部署 Stable Diffusion #### 方法一:基于 AbdBarho 的稳定扩散 WebUI 容器化项目 可以通过 GitHub 上的 `stable-diffusion-webui-docker` 项目来实现部署。以下是具体操作: 1. **克隆仓库** 在 `/home/user/` 目录下执行以下命令以获取项目的源码: ```bash git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker.git ``` 此命令会将所需的文件下载到本地环境[^1]。 2. **进入项目目录** 切换至刚克隆下来的项目目录: ```bash cd stable-diffusion-webui-docker ``` 3. **启动容器** 执行以下命令构建并启动容器: ```bash docker compose --profile download up --build ``` 这条命令不仅会拉取必要的依赖,还会自动完成模型的下载以及服务的初始化工作[^1]。 --- #### 方法二:使用腾讯云提供的预置镜像 如果希望利用已经优化好的官方镜像,则可以按照如下流程操作: 1. **拉取镜像** 下载由腾讯云 GPU 实验室维护的 Stable Diffusion 镜像: ```bash sudo docker pull gpulab.tencentcloudcr.com/ai/stable-diffusion:1.0.8 ``` 该版本经过性能调优,适合高性能计算场景下的应用需求[^2]。 2. **创建并运行容器** 启动一个新的容器实例,并附加参数支持硬件加速功能: ```bash sudo docker run -itd \ --gpus=all \ --network=host \ --device=/dev/dri \ --group-add=video \ --ipc=host \ --cap-add=SYS_PTRACE \ --security-opt seccomp=unconfined \ --name=stable-diffusion \ gpulab.tencentcloudcr.com/ai/stable-diffusion:1.0.8 ``` 参数解释: - `--gpus=all`: 调用所有的可用 GPU 设备; - `--network=host`: 主机网络模式共享端口映射; - `--device=/dev/dri`: 授权访问显卡设备节点; - `--group-add=video`: 添加视频组权限以便于图形渲染; - `--ipc=host`: 提升进程间通信效率; - `--cap-add=SYS_PTRACE`: 增强调试能力; - `--security-opt seccomp=unconfined`: 解除安全约束限制[^2]。 3. **查看实时日志** 若要监控容器内部的日志输出情况,可输入下列指令: ```bash sudo docker logs --follow $(sudo docker ps -qf "name=stable-diffusion") ``` 其中 `-q` 表示仅返回匹配名称的第一个容器 ID 或者名字;而 `--follow` 可持续跟踪最新记录变化。 4. **局域网配置** 默认情况下,Web UI 应当开放给本机或其他连接同一 Wi-Fi 网络中的客户端访问。假设服务器 IP 地址为 `192.168.x.y` ,那么外部可通过浏览器地址栏键入类似这样的 URL 来加载界面: ``` http://192.168.x.y:7860/ ``` 如果发现无法正常浏览页面,请确认防火墙策略或者 NAT 映射规则是否允许指定端口号的数据包流入流出[^2]。 --- ### 注意事项 - 硬件要求:建议至少配备 NVIDIA RTX 系列独立显卡作为算力支撑单元。 - 存储空间:整个过程可能占用数十 GB 的磁盘容量用于存储权重文件及其他临时资料。 - 更新频率:由于 AI 技术迭代迅速,定期检查上游资源是否有新版本发布至关重要。
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