手把手教你在linux中部署stable-diffusion-webui

        stable-diffusion-webui是什么就不用多说了,以下是安装步骤,我以linux系统为例介绍,windows系统大同小异,安装期间没有用到梯子,安装目录/opt/stable-diffusion-webui/。

1.安装Anaconda

        stable-diffusion-webui要求python版本在3.8-1.10,找对应的Anaconda版本就可以了,Anaconda下载地址:Anaconda | Anaconda Distribution

2.克隆git项目

        从git上克隆

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

3.安装webui所需要的依赖包

        cd到stable-diffusion-webui的目录执行下面两个命令,这一步一般比较顺利,如果下载慢可以换源,如在命令后面加上 -i http://pypi.douban.com/simple/

pip install -r requirements_versions.txt

pip install -r requirements.txt 

        期间可能会报CLIP安装失败,Couldnt install clip。解决办法可以修改launch.py文件的CLIP_PACKAGE配置:

clip_package = os.environ.get('CLIP_PACKAGE', "git+https://gitee.com/ufhy/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b --prefer-binary")

4.安装webui插件

        默认是没有任何插件的,可以跳过这步。下面是安装dreambooth插件的命令。如果想知道最新的sd插件,可以访问https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-extensions/blob/extensions/index.json

pip install -r extensions/sd_dreambooth_extension/requirements.txt 

5.创建webui启动脚本

        新建start.sh输入如下内容:

#!/bin/bash
  
export COMMANDLINE_ARGS="--deepdanbooru --port 6006 --theme dark --share  "

python_cmd="python"
LAUNCH_SCRIPT="launch.py"

"${python_cmd}" "${LAUNCH_SCRIPT}" "$@"

        上面的启动命令:

        --deepdanbooru 启用了图生文的功能,主要用于训练前数据处理,这里没有太大用。

        --port 6006  访问端口6006

        --theme dark  黑色主题

        --share 接了这个参数, 可以使用一个临时的公网地址进行程序访问,但是这个地址只能使用72小时,每次重启这个地址会变,公网地址如下图:

        浏览器访问https://127.0.0.1:6006或者临时公网地址就能打开web页面了,开始生成你自己的图片吧。

        stable-diffusion-webui的部署还是很简单的,后面还会有关于stable-diffusion-webui的更多内容,敬请期待。

### 如何在Linux服务器上安装和配置Stable Diffusion #### 创建Python虚拟环境 为了确保依赖项不会影响其他项目,建议先创建一个新的 Python 虚拟环境。这可以通过 Anaconda 或者 venv 来完成。对于已有 anaconda 的情况,操作如下: ```bash conda create -n sd python=3.8 conda activate sd ``` 上述命令会建立名为 `sd` 的新环境,并激活该环境。 #### 安装必要的软件包 除了 Python 环境外,还需要准备一些基础工具来获取源码和其他资源文件。如果尚未安装 Git 和 wget 工具,则应通过系统的包管理器进行安装[^4]。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install git wget ``` #### 获取Stable Diffusion WebUI代码库 接着克隆官方 GitHub 仓库中的 Stable-Diffusion-WebUI 到本地机器上: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC17/Auto-GPTQ.git cd Auto-GPTQ/ ``` 这里假设选择了支持量化推理的分支版本以适应不同硬件条件下的性能优化需求。 #### 配置运行所需的PyTorch及其他依赖 根据所使用的 GPU 类型选择合适的 PyTorch 版本非常重要。通常情况下,推荐使用 CUDA 加速版除非目标平台仅限 CPU 运算。安装指令如下所示: ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 此命令适用于具有 NVIDIA 显卡的情况;对于纯CPU架构则需调整 URL 参数指向相应的无CUDA版本。 #### 启动服务 当所有前置工作完成后就可以按照给定脚本来开启后台守护进程了。具体做法是利用 systemd 来管理系统级的服务生命周期从而实现开机自启等功能特性[^2]: ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable stable-diffusion-webui sudo systemctl start stable-diffusion-webui ``` 以上步骤能够保证即使发生意外断电等情况也能自动恢复至正常状态继续提供在线访问接口。 #### 扩展功能组件 针对特定应用场景可能还会涉及到额外插件的支持比如图像处理增强等方面的能力扩展。此时就需要引入第三方库如 lion-q install --upgrade lion-pytorch locon ``` 这样就完成了整个部署流程,现在应该可以在浏览器里输入对应的 IP 地址加上端口号去体验这个强大的 AI 绘画应用啦!
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