stable diffusion在server上的部署测试

原创 已于 2024-01-19 11:09:59 修改 · 1.7k 阅读 · 30 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#stable diffusion

于 2024-01-13 11:48:20 首次发布
本文详细记录了在Fedora Server 38上部署Stable Diffusion的全过程，包括Automatic1111和InvokeAI的对比、安装步骤、遇到的问题及解决办法。重点介绍了如何在Ubuntu环境下简化安装，并强调了模型导入、端口配置和Windows操作的注意事项。

SD infinite canvas

Automatic1111 vs InvokeAI

  • Automatic1111 vs InvokeAI - pros and cons
  • stablediffusion-infinity
    该repo的问题是已经2年没更新，它的依赖有问题，运行也有问题
    TypeError: EventListener._setup.<locals>.event_trigger() got an unexpected keyword argument '_js'
    这个我解决不了解决不了就删除这几行，然后还有transformers版本问题（不楞subfolder）stabilityai/sd-vae-ft-mse does not appear to have a file named config.json.
    从评论来说，InvokeAI的操作更简单，所以先试一下
    qnmd invoke，还是automatic1111适合劳资
    qnmd automatic1111根本不好弄outpainting

install

Prerequisites

  • running Fedora Linux 38 (Server Edition)
    • gpu: 3060 laptop 12G
    • ram: 16g （估计8G够了）
    • disk: 256G （模型多就自己加）
    • Software updates就当看不见，千万别更新
  • nvautoinstall
  • NVIDIA CONTAINER TOOLKIT
    • curl -s -L https
最低0.47元/天 解锁文章
Zilei_Tian
关注
Stable Diffusion 参数测试
xzz_777c的博客
05-13 1096
（全套教程文末领取哈）
Stable Diffusion Windows本地部署超详细教程（手动+自动+整合包三种方式）
sheex2012的博客
04-26 5万+
本文以Stable Diffusion为例，由难及易演示了手动、自动和整合包三种部署方式，并分析了这三种方式在虚拟环境创建、程序部署、数据下载部署等复杂动作的具体过程，为一键式自动部署提供了良好的借鉴，进一步促进AIGC的普惠应用。
Stable Diffusion模型测试
jinke2010_happy的博客
07-09 760
使用dqnapi 网站获取stable diffusion 模型，可以本地部署使用，也可以在线测试体验文字生成图像
Stable Diffusion 图像生成测试
zjjtilm的博客
09-16 2163
多模态图片生成
【SD教程】Stable Diffusion部分参数的测试
m0_58477260的博客
02-28 949
对于Stable Diffusion部分参数的测试与理解。
Stable Diffusion——常用插件安装与测试（一）
知来者逆的博客
02-17 3008
随着Stable Diffusion不断演进，越来越多的开发者开始涉足插件开发。尽管网络上存在大量教程，但它们通常零散分布，逐个学习和查找非常耗时，使人感觉每天都在劳累思考。这里总结了Stable Diffusion常用的插件安装与测试方法。
本地部署 Stable Diffusion3
hawk2014bj的博客
06-15 1064
根据以下提示词，比较ChatGPT、Google 和 SD 的差距。ChatGPTSD3ChatGPT最好，比较细腻，其次是Gemini ，SD 稍微差一些，SD的好处是可以私有化部署，可以根据需要进行私有数据训练，SD 生成速度 2.1 it/s。
0基础云服务器部署Stable Diffusion
qq_40641206的博客
03-16 7127
你还没有安装好stable-diffusion吗？在这里，你只要有一个可以联网的电脑就可以使用它。
Docker部署Stable-Diffusion-webui
风的博客
01-25 6743
Docker容器内，从零开始搭建一个Stable Diffusion Webui服务。
OSError: stabilityai/sd-vae-ft-mse does not appear to have a file named config.json.
Blue_Whale2020的博客
03-05 6458
然后运行仓库下面scrpits/convert_vae_pt_to_diffusers.py。仓库的使用遇到了这个bug，原因是hugging face在加载线上仓库的时候遇到了问题，然后拉一下hugging face的diffusers的官方git仓库。输入路径就是你刚才下载的权重，输出路径是json信息的保存路径。然后你把报错位置的代码从。
【亲测免费】 深度学习之sd-vae-ft-mse模型：安装与使用教程
gitblog_02663的博客
12-12 1035
在深度学习领域，稳定扩散（Stable Diffusion）模型已经成为图像生成任务中的一股强劲力量。sd-vae-ft-mse模型作为稳定扩散模型的一个重要组成部分，其优异的性能和精细的调校使得图像生成效果更上一层楼。本文将详细介绍sd-vae-ft-mse模型的安装与使用方法，帮助读者轻松上手这一强大的工具。 ## 安装前准备 在开始安装sd-vae-ft-mse模型之前，需要确保你的计算...
已解决TypeError: init() got an unexpected keyword argument ‘executable_path‘异常的正确解决方法，亲测有效！！！
小明的Java问道之路
02-11 1万+
已解决TypeError:init() got an unexpected keyword argument 'executable_path'异常的正确解决方法，亲测有效！！！
OSError: stabilityai/sd-vae-ft-ema does not appear to have a file named config.json.错误解决
最新发布
2401_87702265的博客
05-14 418
在某个代码复现的时候遇到 OSError: stabilityai/sd-vae-ft-ema does not appear to have a file named config.json.错误，即不能从 Hugging Face Hub 下载预训练模型。搜索时发现有人说transformer升级就能解决，但是很不幸我没有解决。这种错误通常表示 PyTorch 在读取模型文件时遇到了问题，可能是模型文件损坏或格式不正确。这是从网上下载或者本地上传至服务器时代码损坏所致，重新下载或上传一遍就行。
Stable Diffusion安装与常见错误（+Lora使用）2023年最新安装教程
热门推荐
cycyc123的博客
02-22 5万+
帮你快速搭建Stable Diffusion（2023年版本）
【亲测免费】 深度解析sd-vae-ft-mse模型的参数设置
gitblog_02326的博客
12-31 946
在深度学习领域，模型的参数设置往往决定了最终结果的优劣。sd-vae-ft-mse模型作为改进版的自动编码器，其参数设置对于图像重建的质量有着至关重要的影响。本文旨在详细解析sd-vae-ft-mse模型的参数设置，帮助读者理解每个参数的作用，以及如何调整这些参数以获得最佳效果。 ## 参数概览 sd-vae-ft-mse模型的关键参数包括训练步数、批次大小、学习率、损失函数等。每个参数都影响...
跑大模型does not appear to have a file named config.json
wade1010的专栏
07-26 5282
llama-2-70b-chat-hf就是最终产物了，之后使用这个目录进行模型加载。2023-7-26 17:21分开始执行，2023-7-26 17:32结束。
【亲测免费】 新手指南：快速上手sd-vae-ft-mse模型
gitblog_02005的博客
12-19 1571
在当今快速发展的计算机视觉领域，自动编码器作为一种强大的工具，被广泛应用于图像处理、生成模型等多个领域。sd-vae-ft-mse模型是基于稳定扩散（Stable Diffusion）框架的一种改进型自动编码器，它通过精细调优，提供了更高质量的图像重建能力。本文将作为新手指南，帮助你快速上手sd-vae-ft-mse模型，开启你的图像处理之旅。 ## 引言 欢迎各位新手读者加入sd-vae-f...
深度解析：sd-vae-ft-mse-original模型的精细调优之路
gitblog_02277的博客
12-05 914
在人工智能的领域中，图像生成技术一直是最受关注的焦点之一。sd-vae-ft-mse-original模型作为稳定扩散（Stable Diffusion）家族的一员，以其出色的图像生成能力，吸引了无数开发者和研究者的目光。本文将深入探讨sd-vae-ft-mse-original模型的精细调优过程，以及其在图像生成领域的应用潜力。 ## 模型背景 sd-vae-ft-mse-original模...
关于【Stable-Diffusion WEBUI】基础模型对应VAE的问题
Shion's bla bla blog
05-23 8378
其实VAE通常不会有问题，要么嵌入了，要么作者提供了。
用docker在服务器上部署stable diffusion
03-21
### 使用 Docker 部署 Stable Diffusion 的方法 为了在服务器上通过 Docker 部署 Stable Diffusion，可以按照以下方式操作。此过程涉及创建一个容器化环境来运行模型并提供服务。 #### 1. 创建 `Dockerfile` 和配置文件 首先，在本地目录下创建一个新的项目结构： ```bash mkdir stable-diffusion-deployment && cd stable-diffusion-deployment ``` 接着，编写 `Dockerfile` 来指定基础镜像以及安装依赖项。以下是示例 `Dockerfile` 内容： ```dockerfile # 基础镜像是 Python 环境 FROM python:3.9-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 复制当前目录下的所有文件到容器中的 /app 路径 COPY . . # 安装必要的依赖包 RUN apt-get update && \ apt-get install -y ffmpeg libsm6 libxext6 git && \ pip install --upgrade pip && \ pip install torch torchvision torchaudio diffusers transformers accelerate gradio # 下载模型权重（如果需要） RUN mkdir models && \ wget https://example.com/path_to_model/model.safetensors -O ./models/stable-difussion-v1-5.safetensors # 指定启动命令 CMD ["python", "app.py"] ``` 注意：上述脚本假设您已经有一个名为 `model.safetensors` 的预训练模型文件，并将其存储在 `/app/models/` 中[^1]。 #### 2. 构建 Docker 镜像 完成 `Dockerfile` 后，可以通过以下命令构建 Docker 镜像： ```bash docker build -t stable-diffusion-server . ``` 这会读取 `Dockerfile` 并生成一个名为 `stable-diffusion-server` 的新镜像。 #### 3. 运行容器 使用以下命令启动容器并将端口映射至主机上的特定端口号（例如 7860）： ```bash docker run -d --name sd-container -p 7860:7860 stable-diffusion-server ``` 这里 `-d` 参数表示后台运行容器；`--name` 设定了容器名称；而 `-p` 则用于设置端口转发[^3]。 #### 4. 测试部署的服务 一旦容器成功启动，访问 `<server-ip>:7860` 即可查看 Gradio 接口界面或者 API 文档页面。如果您希望进一步优化 Prompt 输入效果，则可以根据参考资料调整输入模板[^2]。 此外，还可以集成更多功能模块比如搜索引擎支持、多模态数据处理等扩展能力[^4]。 ---
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值