（三）Ubuntu22.04+Stable-Diffusion-webui AI绘画 高质量的提示词插件安装

原创 已于 2024-11-21 23:48:45 修改 · 349 阅读 · 0 ·
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#stable diffusion #AI作画

于 2024-11-21 22:04:47 首次发布

一、说明

dynamic prompts插件：这个插件可以自动生成高质量的提示词，帮助生成精美的图片

使用过程中会有下载问题，看看下一篇文章，直接下载

（四）Ubuntu22.04+Stable-Diffusion-webui AI绘画 huggingface.co网站快速访问，不要梯子-优快云博客

二、安装

1、点击加载至，然后下面会出来一堆插件

2、ctrl+f 搜索界面上的文字，dynamic prompts，然后点击相应的安装，我这里已经安装了，所以搜不出来

3、安装成后，显示Installed into /home/sd/stable-diffusion-webui/extensions/sd-dynamic-prompts. Use Installed tab to restart.

4、点击已安装，就可以看到安装的插件，点击重启

 5、重启后

 

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stable-diffusion-webui安装webui.bat报错
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### stable-diffusion-webui webui.bat 安装 报错 解决方案 #### 错误分析 当遇到 `webui-user.bat` 启动 Stable Diffusion WebUI 时报错 `RuntimeError: Torch is not able to use GPU`，这通常意味着 PyTorch 未能成功检测到可用的 GPU 设备[^1]。 #### 可能原因及解决方案 #### 驱动程序不兼容或未更新 确保已安装最新的 NVIDIA 显卡驱动程序。旧版本可能与当前使用的 CUDA 版本存在冲突，从而阻止 PyTorch 正常访问 GPU 资源。建议前往[NVIDIA官方网站](https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx)下载并安装最新版显卡驱动。 #### CUDA 和 cuDNN 不匹配 Stable Diffusion WebUI 的正常运行依赖于特定版本的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库。如果这些库的版本号不符合要求，则可能导致上述错误发生。可以尝试重新安装适合所用硬件环境的最佳组合： - 对于大多数情况而言，CUDA 11.x 是较为通用的选择； - 确认 cuDNN 的版本需与选定的 CUDA 版本相适配； 具体操作指南可参照官方文档说明进行设置[^2]。 #### Python 环境变量配置不当 有时由于路径设置问题也会引发此类异常。检查系统的 PATH 环境变量中是否包含了指向正确位置下的 Miniconda 或 Anaconda 文件夹及其 Scripts 子目录。此外还需确认 Conda Base (root) 已被激活以便顺利调用 conda 命令来管理虚拟环境中所需的包资源。 #### 使用预构建镜像简化部署流程 对于希望快速搭建开发测试平台而不愿花费过多精力处理底层依赖关系调整的朋友来说，采用 Docker 容器化技术不失为一种高效途径。特别是针对 Mac 用户提到过的 [stable-diffusion-webui-forge][^3] 这样的项目提供了更为简便的一键式安装体验，极大降低了初次接触者的入门门槛。 ```bash docker pull automatic1111/stable-diffusion-webui docker run -d --name sd-webui -p 7860:7860 automatic1111/stable-diffusion-webui ``` 通过以上几种方式应该能够有效解决大部分因 GPU 支持缺失而导致的问题。当然实际场景下还可能存在其他潜在因素影响最终效果，因此在排查过程中保持耐心逐步验证每一个环节直至找到确切根源所在是非常重要的。
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