ubuntu部署stable-diffusion-webui

原创

已于 2024-07-03 13:48:16 修改 · 483 阅读

4 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#stable diffusion

于 2024-07-03 10:47:16 首次发布

1、下载stable-diffusion-webui

wget https://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-data/code/stable-diffusion-webui-v1.tar.gz

2、解压

tar -xf stable-diffusion-webui-v1.tar.gz

3、下载config.json

cd stable-diffusion-webui && wget -c http://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-data/webui_config/config.json

4、下载权重文件

输入ls查看当前命令所在目录

wget -P ./models/Stable-diffusion https://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-data/sd_models/Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors

wget -P ./models/VAE https://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

leo龙龙

关注关注

1
点赞
踩
4

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Ubuntu部署Stable Diffusion WebUI应用

AI_Mind的博客

07-05

2043

一般是显卡的显存太小导致的，如果GPU显存比较小，建议不要画太大的图片，如果只有4GB的显存，又要画2000*3000的图片，肯定会报错的。①检查库文件路径：确认 libgthread-2.0.so.0 库文件是否存在于系统中，并且在正确的路径上。这个报错是典型的显存不足，例如4GB显存的显卡，画968*968分辨率图像是正常的，画968*1152的分辨率图像也是正常的，画968*1264图像就报上面的错误了。①检查训练过程中的损失函数：如果在训练过程中发现损失函数溢出，这可能导致NaNs Unet报错。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

ubuntu的stable-diffusion-webui安装和大模型使用

weixin_44378106的博客

03-06

1478

使用conda创建虚拟环境sdwebui，使用的python版本为3.10.9（stable-diffusion-webui用的python版本为3.10.6）需要显卡基于Ubuntu20.04安装输入nvidia-smi有输出，可以查看cuda的版本。1.切换到当前用户目录下，使用git命令下载stable-diffusion-webui源码。二.安装stable-diffusion-webui。3.启动stable-diffusion-webui。3.在交互提示中不断输入。2.执行下载好的文件。

Stable Diffusion WebUI Forge版ControlNet模型资源包下载

02-23

Stable Diffusion WebUI Forge版ControlNet模型资源包下载

stable-diffusion-webui github下载本地运行4060显卡

热门推荐

formaever的专栏

03-19

1万+

下载完成后，把v2-1_768-ema-pruned.ckpt这个训练模型放入stable-diffusion-webui的models/Stable-diffusion目录下，这个目录专门存放用于生成AI绘图的绘图元素的基础模型库。原本打算在Windows下安装，网上有很多教程，也有很多大佬做了整合包，可是我的Windows系统下的显卡驱动版本太低，也没法升级，只能装CUDA9，导致安装torch会出现问题。我由于之前安装别的环境，已经装了cuda10.2版本，所以我就直接用这个版本了。

刚刚！Stable diffusion 2024升级加强版终于来了！（无需安装，解压即用）

m0_71744960的博客

06-26

2577

要说AI绘画圈最出圈的工具那妥妥的就Stable diffusion这不前段时间2024升级加强版来咯！不仅生成图片还能生成视频\数字人等而且无需安装，直接解压就能用Stable Diffusion 是以文本生成图像的 AI 工具，不仅可以在线使用，还能部署在家用电脑上的 AI 绘图工具，可以在大部分后期电脑下运行，并在短短几秒钟内生成清晰度高，还原度佳的 AI 图片，无需预处理和后处理！这里直接将该软件分享出来给大家吧~

【保姆级教程】服务器Ubuntu22.04系统下的Stale diffusion+Webui部署安装

weixin_62798503的博客

07-23

2874

在modules文件夹中找到 launch_utils.py 下的prepare_environment()函数，将其中涉及到 github 仓库的依赖，全部添加 https://mirror.ghproxy.com/镜像,如下图。这样设置后,局域网内的其他计算机可以访问UI,如果配置了端口转发,互联网上的计算机也可以访问。–port 30132: 设置服务器监听的端口为业务端口,默认端口是7860,这里设置为30132。启动成功后，访问http://主机IP:端口。使用vim修改配置文件。

Ubuntu 本地部署 Stable Diffusion web UI

engchina的专栏

05-09

2753

Ubuntu 本地部署 Stable Diffusion web UI

stable diffusion webui 下载和使用civitai中的模型

qq_40600379的博客

07-02

7399

1.在模型下载页中，如上图，图片右下角的【i】按钮，点击【Copy Generation Data】即可复制该图片的提示词。2.将提示词粘贴到【正向提示词】输入框中，点击图中的【箭头】按钮，将C站中的提示词赋值到sd webui中对应的位置中。1.选择想要的模型，点击【Download】按钮，这里演示【Deliberate】模型的下载和使用。2.将下载的模型，存放到【/models/Stable-diffusion】目录中。注：这里需要科学上网。4.再试一张，执行上述1~3步，可以看到生成内容是一致的。

【转载】Ubuntu 本地部署 Stable Diffusion web UI

Working harder, getting stronger!

03-11

805

Stable Diffusion 是一个潜在的文本到图像的扩散模型。与谷歌的Imagen 类似，这个模型使用了一个冻结的 CLIP ViT-L/14 文本编码器来调节模型的文本提示。凭借其860M 的 UNet 和 123M 的文本编码器，该模型相对较轻，在最少有 10GB VRAM 的 GPU 上运行。一个基于Gradio库的 Stable Diffusion 的 Web UI 界面。

stable diffusion webui ubuntu 安装和教程

u012483097的博客

03-20

1508

服务器无法连接github服务器，先在本地下载git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git,然后放入stable-diffusion-webui/repositories/generative-models/文件中。修改torch和torchvision版本。

Ubuntu20.04部署stable-diffusion-webui环境小记

AlbertS Home of Technology

02-13

2669

今天这篇算是工作学习笔记吧，主要记录下开源项目安装过程中遇到的问题，Stable Diffusion 是一种基于深度学习的文本到图像生成模型，能够根据给定的文本描述生成高质量的图像。它属于一种称为扩散模型（Diffusion Models）的生成模型，扩散模型在图像生成领域取得了显著的成果...

StableDiffusion模型推荐系列（黏土风格）

m0_74942241的博客

07-19

1231

Hello，大家好！最近几天，一直刷到黏土风格的图片，感觉非常火爆呀，那么今天我来分享几个模型让你体验无限生成黏土世界的乐趣。

【A卡，Windows】stable diffusion webui下载安装避坑指南

kokool的博客

05-26

5448

本文内容都是本人亲身经历的，一个一个安装下载测试所感，当然如果你更想用傻瓜式集成包的，那还是跳过这篇文章吧。N卡的可以参考这篇文章，不然后续要拿时间去弥补之前所犯的错误。

腾讯云部署Stable-Diffusion-Webui

03-17

### 部署 Stable Diffusion WebUI 到腾讯云要在腾讯云服务器上成功部署 Stable Diffusion WebUI，可以按照以下方法操作： #### 准备工作确保已购买并配置好一台腾讯云服务器实例。推荐使用 Ubuntu 或 Debian 系统作为操作系统[^1]。 #### 安装依赖项登录到腾讯云服务器后，更新系统的包管理器并安装必要的依赖项： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install git wget python3-pip ffmpeg libsm6 libxext6 -y ``` 这些命令会安装 Git、Wget 和 Python 的 pip 工具以及其他运行 Stable Diffusion 所需的基础库[^2]。 #### 下载和启动 Stable Diffusion WebUI 执行以下脚本来自动下载和设置 Stable Diffusion WebUI 及其环境： ```bash bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh) ``` 此单行命令将完成大部分初始化过程，包括克隆仓库以及准备模型文件夹结构[^3]。 #### 访问界面一旦上述脚本结束并且显示本地服务地址（通常是 `http://localhost:7860`），可以通过公网 IP 地址加上端口号来访问远程控制面板。例如，在浏览器输入形如 http://your_server_ip:7860 的 URL 即可打开图形化用户界面。注意：为了安全起见，请考虑启用 SSH 密钥认证代替密码验证，并通过防火墙规则仅允许特定IP范围内的连接尝试。 #### 资源优化建议由于生成图像可能非常消耗计算资源，因此建议选用配备较高规格CPU与GPU支持的实例类型以获得更佳性能体验。