Macos上国内代理安装Stable-diffusion-webui

本文提供了两种在MacOs上搭建Stable-diffusion-webui的方法,包括改造秋叶V4版本和手动下载稳定扩散WebUI。详细介绍了每个步骤,包括安装brew、Python等依赖,确保在MacOs上的成功运行。无论选择哪种方法,都将指导读者实现近100%的搭建成功率。

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     本文是指导开发者快速的搭建Stable-diffusion-webui,快速的生成你想要的风景图,美女图。

     先图为快。

目录

引子 MacOs使用前提条件

第一种 改造秋叶V4版本操作方法

第二种 手动stable-diffusion-webui

运行结果


引子 

本文从两个方法进行引导开发者使用教程。
第一种:使用秋叶V4版进行改造和运行,大约有11G。

         链接: https://pan.baidu.com/s/1ndN849GvqkHDvyfg692dYQ 提取码: hpgp

         优点:包括常用的训练模型和渲染组件,可以快速上手。
         缺点:如果你本机的python环境不是3.10版本,又或者你使用的MacOs的话,并不能顺利运行,需要改造,我会把改造步骤一一叙述。

第二种:手动下载stable-diffusion-webui,并使用国内代理下载所需要的环境资源和组件

         优点:可以根据自己的环境变量,自动下载组件和运行时组件,不费脑子,费流量,不但可以引用公用的python环境,也可以使用私有的python环境,Diy的扛把子。

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### 安装指南 `stable-diffusion-webui` 是一个流行的用于运行 Stable Diffusion 模型的图形界面工具,支持 Windows、Linux 和 macOS 系统。安装过程主要包括以下几个步骤: 1. **安装 Python**:确保系统中已安装 Python 3.9 或 3.10 版本。可以通过官方链接下载并安装适合你操作系统的版本。 2. **安装 Git**:Git 是用于克隆项目的版本控制工具。在 Windows 上可以使用 [Git Bash](https://git-scm.com/downloads) 来完成相关操作。 3. **克隆项目仓库**:通过 Git 克隆 `stable-diffusion-webui` 的 GitHub 仓库到本地机器。执行以下命令: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ``` 4. **进入项目目录并安装依赖**:导航到项目文件夹,并使用 `pip` 安装所需的依赖包。 ```bash cd stable-diffusion-webui pip install -r requirements.txt ``` 对于特定平台如 Apple MLX 的用户,还可以参考专门的安装指南来适配不同的硬件环境[^4]。 ### 配置指南 配置 `stable-diffusion-webui` 主要涉及模型文件的放置以及启动脚本的设置。 - **模型文件**:将预训练好的 `.ckpt` 或 `.safetensors` 格式的模型文件放入 `models/Stable-diffusion/` 文件夹内。这些模型可以从 Hugging Face 或其他社区分享的地方获取。 - **启动参数**:编辑 `webui-user.bat`(Windows)或 `webui.sh`(Linux/macOS)以调整启动时的行为,例如指定 GPU 使用情况、内存优化选项等。常见的参数包括: - `--use-cpu all`:强制所有计算都在 CPU 上进行。 - `--precision full`:启用全精度模式。 - `--no-half`:禁用半精度浮点数运算。 如果遇到任何问题,比如缺少某些库或者权限错误,通常可以在项目的 Issues 页面找到解决方案,或是查阅相关的安装教程[^3]。 ### 使用指南 一旦安装和配置完成,就可以启动 `stable-diffusion-webui` 并开始生成图像了。 - 启动服务后,打开浏览器访问默认地址 `http://localhost:7860` 即可看到 Web UI 界面。 - 在界面上输入想要生成图像的文字描述,选择合适的参数如采样方法、迭代次数、图片尺寸等。 - 点击“生成”按钮,等待片刻就能得到由 AI 创建的艺术作品。 此外,还可以利用插件扩展功能,比如添加额外的模型支持、改善用户体验等功能。大多数插件都有详细的文档说明,按照指示操作即可轻松集成到现有环境中[^1]。 ```python # 示例代码:基本的文本到图像生成流程(概念性伪代码) def generate_image(prompt, model_path): # 加载模型 model = load_model(model_path) # 处理用户输入的提示词 processed_prompt = process_prompt(prompt) # 生成图像 image = model.generate(processed_prompt) return image # 调用函数 image_result = generate_image("A fantasy landscape with dragons", "path/to/model.ckpt") ``` 请注意,实际使用时需要根据具体的实现细节调整上述伪代码中的函数定义和调用方式。
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