Stable Diffusion 部署、基础配置

部署

把SD.start.sh 脚本放到 ~/ 目录下

chmod +x SD_start.sh
source ~/.bashrc
./SD_start.sh

后台启动命令

cd ~/stable-diffusion-webui/stable-diffusion-webui/
nohup ./webui.sh --share --enable-insecure-extension-access --xformers --no-half-vae  >> ~/stable.log 2>&1 &

查看日志输出

tail ~/stable.log  -f

汉化包:

https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
用法:将上面 url 粘贴到地址栏里,点击install
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

controlnet 、3D openpose 和 Civitai 插件安装

安装 sd-webui-controlnet

在这里插入图片描述
安装 3D openpose
在这里插入图片描述

安装 Civitai
https://github.com/butaixianran/Stable-Diffusion-Webui-Civitai-Helper
将上面的URL 粘贴到里面,点击Install
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

相关链接:
controlnet模型管理程序:
https:/(删掉括号)/drive.google.com/file/d/1WpQD_wiX1o9yMV35ksVIGFWn3hXeUvcV/view

模型管理程序赋权命令:
chmod +x ./model.sh
模型管理程序启动命令:
./model.sh

controlnet模型管理程序2.0(如果上面的不能用就试下这个):
https:/(删掉括号)/drive.google.com/file/d/1z9YnpL0rnePi8q6ZT6hqNp6gT83YjfaA/view?usp=sharing

模型管理程序赋权命令:
chmod +x ./model2.0.sh
模型管理程序启动命令:
./model2.0.sh

内容概要:本文档主要介绍了Intel Edge Peak (EP) 解决方案,涵盖从零到边缘高峰的软件配置和服务管理。EP解决方案旨在简化客户的入门门槛,提供一系列工具和服务,包括Edge Software Provisioner (ESP),用于构建和缓存操作系统镜像和软件栈;Device Management System (DMS),用于远程集群或本地集群管理;以及Autonomous Clustering for the Edge (ACE),用于自动化边缘集群的创建和管理。文档详细描述了从软件发布、设备制造、运输、安装到最终设备激活的全过程,并强调了在不同应用场景(如公共设施、工业厂房、海上油井和移动医院)下的具体部署步骤和技术细节。此外,文档还探讨了安全设备注册(FDO)、集群管理、密钥轮换和备份等关键操作。 适合人群:具备一定IT基础设施和边缘计算基础知识的技术人员,特别是负责边缘设备部署和管理的系统集成商和运维人员。 使用场景及目标:①帮助系统集成商和客户简化边缘设备的初始配置和后续管理;②确保设备在不同网络环境下的安全启动和注册;③支持大规模边缘设备的自动化集群管理和应用程序编排;④提供详细的密钥管理和集群维护指南,确保系统的长期稳定运行。 其他说明:本文档是详细描述了Edge Peak技术及其应用案例。文档不仅提供了技术实现的指导,还涵盖了策略配置、安全性和扩展性的考虑,帮助用户全面理解和实施Intel的边缘计算解决方案。
<think>好的,我需要回答用户关于Stable Diffusion部署配置的要求。根据用户提供的引用资料,我需要整理硬件和软件的具体需求。首先,硬件方面,用户提到内存至少8GB,推荐16GB以上;GPU必须是NVIDIA显卡,显存至少4GB,推荐6GB或8GB;CPU只要不是太差就行。软件方面需要Python、CUDA、Git等环境,还有整合包的使用。然后还要生成相关问题,比如硬件不够怎么办,软件依赖有哪些,以及不同场景下的配置调整。需要确保回答结构清晰,符合用户要求的格式,使用中文,并且正确引用资料中的信息。最后检查一下是否有遗漏的要点,比如启动器参数设置或者整合包的优势,确保信息准确可靠。</think>### Stable Diffusion 部署配置要求 #### 一、硬件配置 1. **内存** - **最低要求**:8GB - **推荐配置**:16GB 或更高。内存不足可能导致生成高分辨率图像时崩溃或速度缓慢[^1]。 2. **GPU(显卡)** - **型号限制**:必须为 NVIDIA 显卡(支持 CUDA 加速)。AMD 显卡需额外配置且兼容性较差。 - **显存要求**: - 最低 4GB(可生成基础分辨率图像,如 512x512)。 - 推荐 6GB 或 8GB(支持更高分辨率及复杂模型,如 Lora、ControlNet 插件)。 - 若使用 12GB 或以上显存,可流畅运行多模型叠加场景[^3]。 3. **CPU** - 无严格性能要求,但需与 GPU 匹配。例如,若使用 NVIDIA RTX 30/40 系列显卡,建议搭配 Intel i5 或 AMD Ryzen 5 及以上处理器。 4. **存储** - 至少 20GB 可用空间(用于安装基础模型及插件)。推荐使用固态硬盘(SSD)以加快模型加载速度。 --- #### 二、软件环境 1. **操作系统** - **Windows**:推荐 Windows 10/11 64位。 - **Linux**:支持 Ubuntu 20.04 及以上版本,需自行配置依赖项。 - **macOS**:仅限 M1/M2 芯片机型,需通过特定工具(如 DiffusionBee)运行,性能受限。 2. **依赖项** - **CUDA Toolkit**:需与显卡驱动匹配(如 NVIDIA RTX 3060 需 CUDA 11.6+)。 - **Python**:推荐 3.10.x 版本。 - **Git**:用于代码库管理及插件安装。 3. **整合包** 新手建议使用整合包(如 “秋叶启动器”),已内置 Python、Git 及常用插件,无需手动配置环境[^2][^3]。 --- #### 三、性能优化建议 - **显存不足时**: 调整启动器参数,如 `--medvram`(中低显存模式)或 `--lowvram`(低显存模式)[^2]。 - **多任务场景**: 关闭其他占用 GPU 的程序(如游戏、视频渲染软件)以释放资源。 - **模型管理**: 定期清理冗余模型文件,避免存储空间不足。 ---
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