Stable Diffusion webui安装详细教程

本文详细介绍了SD-WebUI的安装过程,包括使用秋葉aaaki版本的一键安装包、对电脑(尤其是显卡和硬盘)的要求、安装步骤以及如何在云主机上部署和优化界面质量。

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上一篇文章介绍了sd主流的ui,相信大家已经有所了解,下面为大家介绍sd-webui的安装详细教程

一、 安装包说明

通常我们使用的是秋葉aaaki 版本的一键安装包,安装包都是基于开源项目 stable diffusion webui进行整合的,底层不会改变,只是预装了一些好用的插件,整合了运行环境(git、python、cuda等,这些不需要再单独安装),也无需任何配置,解压即用。

理论上来讲,通过整合包安装比自己下载开源项目,一步一步搭建环境要更加稳定,因为安装包是绿色版本,所有的运行环境都是在包内随用随删,运行环境是独立虚拟的,不会产生任何冲突。

安装包可以直接通过大神的分享下载(大小6.4G左右)懒得找的伙伴也可以通过文章顶部我上传的连接进行下载,这个根据大神介绍是24年1月最新版本,也是最终版本,已经优化了显存使用,放置爆显存,后续如果有更新,这个版本可自己进行升级,不用重新下载安装,非常得方便。

二、对电脑的要求

操作系统:win10及以上
cpu:不做硬性要求
内存:必须8GB以上
显卡:必须是Nvidia的独立显卡,显存最低4GB,当然显存越高越好
硬盘:最好固态硬盘,安装在固态硬盘中,模型加载速度会比较快,当然机械硬盘也没问题,只是略慢。

三、安

### 安装Stable Diffusion WebUI指南 #### 准备工作 为了顺利安装并运行Stable Diffusion WebUI,需先确保计算机已安装Python 3.7以上版本以及Git工具。这些前置条件有助于简化后续操作流程。 #### 安装依赖库 根据提供的信息,在开始之前应该安装必要的Python包以支持WebUI的正常运作。这可以通过执行如下命令完成: ```bash pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118[^1] pip install transformers accelerate diffusers ``` 上述指令不仅安装了PyTorch及其视觉处理扩展模块,还加入了`transformers`, `accelerate`, 和 `diffusers`等重要组件用于加速模型推理过程和支持扩散模型的应用场景。 对于希望进一步增强性能或功能的情况,还可以考虑额外安装特定于项目的库文件和其他辅助软件包,比如Triton和xFormers: ```bash pip install stable-fast triton xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118[^2] ``` 此部分增强了系统的计算能力和灵活性,特别是当涉及到更复杂的图像生成任务时显得尤为重要。 #### 获取Stable Diffusion WebUI源码 接下来是从GitHub仓库克隆最新的Stable Diffusion WebUI代码到本地机器上。打开终端窗口输入以下git clone命令获取最新版本的项目源码: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ``` 该步骤使得用户可以直接访问由社区维护和支持的官方开发分支,从而享受最前沿的功能特性更新和技术改进成果。 #### 启动服务端程序 进入刚刚下载下来的目录之后,即可启动服务器进程来开启图形化交互界面。通常情况下只需要简单地调用launch脚本来实现这一点: ```bash ./webui.sh ``` 此时浏览器将会自动跳转至指定地址加载起始页面;如果没有自动生成链接,则可以在命令行输出中找到相应的URL手动访问。 一旦成功连接上了WebUI平台,便可以根据个人需求定制各种参数设置来进行创意性的图片创作活动了。
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