ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台

标题: 从零开始,手把手教你本地摆设Stable Diffusion Webui AI绘画 [打印本页]

作者: 东湖之滨    时间: 2024-12-7 23:19
标题: 从零开始,手把手教你本地摆设Stable Diffusion Webui AI绘画
StableDiffusion是一款基于深度学习的图像天生模型,它能够在没有任何人类指导的情况下天生高质量、传神的图像。想要在本身的电脑上体验StableDiffusion的强大功能吗?本文将带你一步步了解怎样在本地摆设Stable Diffusion,让你轻松掌握这项前沿技术。
Stable Diffusion是由StabilityAI公司开发的一款开源图像天生模型,它基于深度学习技术,能够在没有任何人类指导的情况下天生高质量、传神的图像。与传统的图像天生技术相比,StableDiffusion具有更高的天生质量和更快的天生速度。


(你喜欢韩国小姐姐还是汉服小姐姐呢?)
一、摆设说明
1.为什么要本地摆设
因为相比于集成在网络平台的SD大概其他AI绘画平台来说,没有天生数目的限定,不用花钱,不用被NSFW约束,天生时间快,不用排队,自由度高。
而且功能完整,插件丰富,可以调试和个性化的地方也更多。
更稳定,也更轻易让SD酿成生产力大概贸易化使用。
(不用一键包/傻瓜包/整合包的原因,是我们更信赖开源精神和原版,相对更稳定更不轻易堕落,也不轻易有后门,也不轻易依靠别人(整合包开发者)才华更新本身的SD。)
2.本地化摆设的要求
本地化摆设运行虽然很好,但是也有一些基本要求
(1)至少拥有NVIDIA显卡,GTX1060(大概划一算力的N卡)以上,显存4G以上。【推荐RTX 3060或以上算力的显卡,12G或以上的显存】
(2)操作体系需要win10大概win11的体系。(如果是MacOS的同砚,请看这里)
(3)运行内存16G大概以上,
(4)(建议)一个128G以上的SSD固态硬盘,读取大模型速度会更快。
(5)如果不知道本身电脑配置的,可以下载一个鲁大家大概类似软件,点击硬件检测,就能看到显卡,显存,CPU,内存等信息。

(鲁大家-硬件检测页面示例)
(6)最好会魔法,否则网络颠簸,有些网页会打不开,有些下载很慢。固然不会也能装。
(7)耐心,多尝试,多搜刮。这个教程我已经重复过多次,因此许多题目都踩过坑并写出来了,另有许多学员踩坑的题目也都放在里面了。所以请放心,肯定能跑通的。
(8)我现在的电脑配置供大家参考,Win11,i5,NVIDIA RTX2080Ti 22G显存,32G内存。
天生一张20 Step的图全默认参数大概2-3s(若使用更高性能的电脑,天生速度更快。)
(看着配置还可以,但之前我是Nvidia GTX1060 5G显存的显卡,16G内存,还是可以20-30s出图)
如果满足相关软硬件要求,请继续往下看。
3.摆设的AI绘画项目简介
AI绘画开源项目其实有蛮多个,但是最受接待,功能最丰富,且最易用的开源项目之一,就是Stable diffusion WebUI,因此我们教大家Stable
diffusion webui的本地摆设。

(本地webui版AI绘图界面)
二.摆设算法情况
1.下载miniconda,用于配置基础算法情况。
miniconda是用来管理python版本的,可以实现python的多版本切换。

(miniconda下载截图)
安装时按默认的一起next就行。
2.打开miniconda,输入并实行
  1. conda -V
  2.   * 1
复制代码
弹出书本号即为正确安装

(开始-输入mini-找到miniconda3打开)

(表现conda版本,那就对了)
3. 在miniconda小窗里,输入实行下面语句,
  1. conda config --set show_channel_urls yes
  2.   * 1
复制代码
接着运行
  1. conda clean -i
  2.   * 1
复制代码
清除索引缓存
4.创建python 3.10.6版本的情况,命名为sdwebui
运行下面语句,(注意,这一步肯定要表里网通畅,否则会报错。报错就多实行频频。)
  1. conda create --name sdwebui python=3.10.6
  2.   * 1
复制代码
提示你是否要继续安装,输入y,并回车。

如果表现下面这个界面,这步就完成了。

这时程序已经在你的路径C:\ProgramData\Miniconda3\envs\sdwebui已经创建了一个新的项目。
5,激活项目情况
输入并实行下面语句,激活conda虚拟情况。
  1. conda activate sdwebui
  2.   * 1
复制代码

6.升级pip,并更改默认库包下载地点为阿里镜像站,增强网络稳定性和下载速度。
依次实行下面的两行语句,每一行输入后回车,等实行完再输入下一行,再回车。
  1. python -m pip install --upgrade pip``pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
  2.   * 1
复制代码
不报错就是完成了。报错了就依次实行多频频。
7. 安装git,用来克隆下载github的项目,好比本作中的stable diffusion webui这个开源项目。
(1)前往git官网 git-scm.com/download/win 下载相关安装包

(2)下载好后,一起按默认选项,点Next完成安装即可。
安装完成之后,回到刚刚的miniconda玄色小窗,输入并实行下面指令。
  1. git --version
  2.   * 1
复制代码
查看git的版本,表现了版本号即安装成功。

(3)如果报错,表现“‘git’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序”。
(如果不报错,表现了git版本号,则跳过此步,进入下面的第8步)
那么,先关闭miniconda小窗再打开再输入git --version。
关闭后打开还不可,就实行下面教程再重启,大概安装多一遍git再重启。
接偏重新打开miniconda,你在miniconda小黑窗里面,输入git --version,就能出现git版本号啦。
8.安装CUDA
CUDA是NVIDIA显卡用来跑算法的依靠程序,所以我们需要它。
打开NVIDIA cuda官网,developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
(这里有人可能会打不开网页,如果打不开,请用魔法上网。
安装cuda之前,最好先用鲁大家大概驱动精灵之类的软件升级显卡驱动到最新稳定版,这样可以支持更新版本的cuda,跑图的时候速度会更快)

你会发现有许多版本的CUDA,下载哪个版本呢?
回到一开始的miniconda的小窗,输入nvidia-smi,查看你的cuda版本。

(在这里输入nvidia-smi的时候,有可能会表现“‘nvidia’ 不是内部或外部命令,也不是可运行的程序”。
这时候,需要确认你的显卡是否为Nvidia的显卡。
如果是,则检查本身的显卡驱动是否最新版,可以用鲁大家大概驱动精灵之类的软件更新显卡驱动至最新稳定版本。
如果更新驱动还不可,则把C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI添加到体系情况变量。)
好比我的显卡cuda是11.7版本,所以我就下载11.7.1即可。

然后安装本身的体系选择win10大概11,exe local,download
下载完后安装,这个软件2-3个G,可以安装在c盘以外的地方。好比D盘,节流体系盘空间。
好了,安装好之后,电脑的基础情况设置终于完事了。
下面开始正式摆设stable diffusion了。
三、stable diffusion情况配置
1.克隆stable diffusion源码
确认你的miniconda玄色小窗表现的是下面语句。(如果不是,请先实行conda activate sdwebui)
  1. (sdwebui) C:\Users\Administrator>
  2.   * 1
复制代码
这代表着你正在sdwebui这个程序情况里面。
接着我们要摆设安装stable-diffusion-webui本体了。
先看看你想安装在哪个盘,建议放在非体系盘的其他盘根目录,磁盘可用容量建议在100G以上。
好比我安装在F盘。我就输入下面指令再回车。(安装在其他盘同理)
  1. F:
  2.   * 1
复制代码

接着实行下面指令克隆SD项目代码:
  1. git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  2.   * 1
复制代码
等到页面表现“done”,则克隆完成。

(注意,这里可能有网络颠簸题目,多尝试频频,多切换表里网重试频频即可。)
如果多次实行克隆指令仍旧表现网络错误,请实行下面指令,通过镜像站来克隆。
  1. git clone https://ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  2.   * 1
复制代码
2.下载SD练习模型
打开https://huggingface.co/stabilityai/stable-
diffusion-2-1/blob/main/v2-1_768-ema-pruned.ckpt
点击download,下载模型。约莫5.2G,这是stable diffusion的官方V2.1的基础模型。
下载完把这个练习模型v2-1_768-ema-pruned.ckpt放入stable-diffusion-webui -> models ->
Stable-diffusion文件夹里面。
(好比我的文件夹是“F:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion“)
注:
(1)第一次使用SD,用官方版基础模型会稳定些不轻易报错,后面可以自行去civitai.com(C站)大概huggingface下载其他基础模型
(2)Stable-diffusion-webui -> models ->Stable-
diffusion这个文件夹,专门存放用于天生AI绘图的绘图元素的基础模型库。
(3)后续如果在其他网站好比civitai之类的地方下载的ckpt大概safetensors的基础模型也是放在这个文件夹里面。
3.预备开启运行ai绘图程序sd-webui
在miniconda的玄色小窗,实行下面指令,进入项目文件夹:
  1. cd stable-diffusion-webui
  2.   * 1
复制代码
实行下面指令, 打开webui的应用程序,
  1. webui-user.bat
  2.   * 1
复制代码

接下来就是等待体系自动实行。
直到体系提示,running on local URL: http://127.0.0.1:7860
这就代表,你可以开始正式使用AI画画啦~
注意:
(1)这一步要下载不少的依靠程序,网络一点颠簸都可能会报错。所以安装过程当中多次报错也很正常,需要耐心和时间多次尝试。多次实行webui-
user.bat指令。
(2)不要关闭玄色小窗,哪怕它几分钟甚至20分钟没有任何变革。直到它报错再举行下一次尝试。
(3)如果提示连接错误,可能需要开启大概关闭魔法上网,再重新实行webui-user.bat命令。
(4)如果不小心退出了玄色窗口,则重新点击:开始菜单-程序-打开miniconda窗口,依次输入并实行下面命令
  1. conda activate sdwebui``F:``cd stable-diffusion-webui``webui-user.bat
  2.   * 1
复制代码
(因为我是安装在F盘,所以我输入”F:”,你如果安装在其他盘,则修改成其他盘符,好比”D:”, “E:”之类)
(5)如果长时间卡在Installing gfpgan(大概installing clip,installing
open_clip)这个环节,那么进入F:\stable-diffusion-
webui\modules文件夹下面,找到launch_utils.py这个文件,用记事本打开。
在第200多行到300行的位置,找到这段代码。

并在“https://github.com/xxx”的最前面,加上:https://ghproxy.com/
把你能看到的所有带github.com地点的,前面都加上这个前缀,酿成类似如下状态,

然后ctrl + s保存退却出。
这就相当于让原来从github下载相关程序包酿成了走国内镜像下载相关程序包,这样会增长网络的稳定性和网络速度。
改完之后,下面继续实行webui-user.bat。
(4)如果改了launch.py文件, 还卡在gfpgan环节,那么记得关闭外网功能。让下载走国内线路。
(5)安装完gfpgan,clip,open_clip等几个大头之后,后面另有一些自动安装的依靠项,如果比较慢,记得打开外网。总之,感觉卡慢大概报错之后,则切换调治网络后再重新实行webui-
user.bat指令。
4.打开webui网页版

当玄色窗口提示,running on local URL: http://127.0.0.1:7860的时候,如下图
不要关闭玄色窗口,接着用浏览器(好比谷歌浏览器chrome)打开http://127.0.0.1:7860,就是AI绘画主界面啦。
你可以直接在左上角的文本框输入prompt提示词,
好比:panda eat bamboo (熊猫在吃竹子)
然后点击右侧的橙色按钮Generate,过一小会,就能看到你画出来的第一张图啦。(第一次画图可能有点慢,如果小黑窗不报错就耐心等待)

(注意,如果写了prompt点击generate后无法天生图片,瞥见minicoda玄色小框表现“float
32“之类的关键字,则在webui页面的Settings-stable-diffusion最下面,勾选Upcast cross attention
layer to float32的选项框。接着点击上方的Apply Settings应用,然后按F5革新页面后,大概重启stable-diffusion-
webui后即可正常使用。)

恭喜你,历尽千辛万苦,终于完成了stable diffusion webui的安装,也成为新潮的AI绘画玩家之一啦,接待来到新天下,为你自满,笔芯~
四.答疑
1.之后每次打开stable-diffusion-webui都要这么贫苦吗?
不用,之后只要一键打开就行。
(1)先按照之前的打开方式打开miniconda,
然后输入实行conda activate sdwebui,
然后输入实行F:(以你SD安装的盘符为准,好比说d盘输入D: e盘输入E:) ,
然后输入cd stable-diffusion-webui,接着输入webui-user.bat
(2)复制venv后面的双引号里面的内容“I:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe”

(注意,我这里最前面的I是因为我现在装在了I盘,你如果装在其他盘则最前面的盘符会不一样,以你本身的为准即可)
(3)用记事本打开stable-diffusion-webui文件夹下面的webui-user.bat文件,接着把刚刚复制的信息粘贴到里面的"set
PYTHON= "后面,这样就可以自动使用miniconda给我们创建的虚拟情况,不用本身手动打开miniconda了,可以节流四步的动作。
(4)并在"set
COMMANDLINE_ARGS=“语句后面,加上”–autolaunch",这样可以让sd自动唤起浏览器并打开127.0.0.1:7860的网页,节流我们一步的动作。

(5)ctrl + s 保存修改。并把webui-user.bat文件复制,粘贴快捷方式到桌面。这样下次你就可以在桌面双击它一键打开sd了。

2.我还是觉得安装太贫苦,你能帮我吗?
可以,加微信,jackhowru,我们提供长途摆设服务(有偿)。
你啥都不用管,直接就能用。
如果不需要长途,想要本身体验安装乐趣的,但是遇到题目需要帮忙办理的也可以联系jackhowru,举行题目咨询答疑。
3.安装好了,怎么用呢?而且我画的图很丑,怎么回事?
请查看本号的AI绘图相关文集,里面有个lora篇教程文章,会教怎么画出好看的图像,真实的图像。也可以看其他教程文章,有许多好玩的用法先容。
我们也有比较体系详细的视频课程,有需要的也可以随时私聊我们获取。
4.表里网题目怎么办?
由于某种原因,抱歉不能出相关教程。
如果需要帮忙,可以联系jackhowru单独帮忙,好比通过帮忙下载好大文件再通过网盘分享的方式来办理。
5.为什么要本身摆设,这么贫苦,不可以下载整合包吗?
固然可以,整合包的好处就是方便,快捷。直接下载几个G大概几十G的文件,即可直接打开,动动鼠标就能使用。
但是也有缺点,
(1)整合包是别人开发和维护的,可能会有后门隐患。
(2)Stable diffusion本身就是开源的,具有开放的精神,因此有许多丰富的插件和源源不断的新功能。
而整合包又让他酿成了封闭版,之后如果本身想要玩新的插件,功能,大概升级stable diffusion,常常需要依靠整合包的开发者,会贫苦许多。
如果别人没有实时更新呢?如果别人不更新了呢?
如果这些题目你都能担当的话,那么现在国内比较流行且靠谱好用的整合包有秋叶的整合包和星空的整合包可以使用(注意,都是免费的),其他的不建议使用。
这两个整合包都可以本身在b站找到。
6.每次启动的时候,miniconda小黑窗提示说xformers缺失,要管吗?
可以不用管,也能正常使用AI绘画。
如果你想管的话,用记事本打开stable-diffusion-webui下面的webui-
user.bat文件,找到“COMMANDLINE_ARGS=“,后面增长”–xformers”,如下图,接着保存并关闭窗口。(如果你的commandline_args后面已经有了指令,则直接在别的指令后面,敲2个空格,把下面这个指令放在别的指令后面即可。)

关闭网页,关闭miniconda玄色小窗。重新打开webui,这时候体系会自动下载安装xformers,下次就不会报错了。
有xformers,据说跑图速度会略快一些些。我这边实测感觉没啥区别。
7.我是AMD/ATI的显卡,能用吗?
可以,但不实用本篇教程。可以去B站找相关教程。
A卡能用但是会比同样性能的N卡慢。
甚至你直接用CPU也能跑,如果不介意一张图默认参数需要跑10分钟以上的话(不实用本教程)。
8.装完之后发现画的图满是黑的大概灰的。没有任何图案。怎么办?
确认一下你的显卡是否支持,一般在小黑窗里面启动时有提示,好比表现说 no longer support 之类的。如下。
   Found GPU0 NVIDIA Quadro K6000 which is of cuda capability 3.5.
  1. PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
  2. The minimum cuda capability supported by this library is 3.7.
  3.   * 1
  4.   * 2
  5.   * 3
复制代码
那么,这时候建议你升级更换显卡,(哪怕你是之前几年很好的设计卡大概绘图卡,都不可,还是要换显卡),这样才华正常画图。
如果只是体验SD的话,任意买个百元显卡好比P106,就能获得基础的画图体验。
你也可以用google
colab免费版先玩玩,不肯定非要本地摆设。
9.体系提示SD提示Something went wrong Expecting value: line 1 column 1 (char
0),然后什么功能都用不了。

确保你关闭了外网功能,尤其是关闭“全局”功能之后再重新打开SD。
另外,extension安装卸载不成功也会产生这个题目。
另外,偶尔候直接重启电脑之后也能办理。
这个题目标引起方式许多,所以很难列举出所有原因和办理方案。
因此实在不可建议重装sd,删除stable-diffusion-webui从上面的教程git clone部门继续往后即可。
10.安装好之后,怎样更新stable diffus****ion webui?
可以在stable-diffusion-webui文件夹下面空缺处单机鼠标右键,选择“在终端打开”,然后输入git pull回车即可自动更新。
如果提示有文件冲突,则删除相应文件之后再实行git
pull。这里有更新的详细教程。
11.怎样卸载sd
当你由于各种原因需要卸载sd,那么需要怎么操作呢。
在开始菜单-控制面板-卸载程序,找到所有表现cuda,miniconda,git相关的程序,全部门别点击并完成卸载。
找到你安装的stable-diffusion-webui文件夹,把整个文件夹删去,并清空接纳站。这样,sd就在你的电脑上删除干净了。
注意,卸载后要重装需要花费不少时间,请谨慎操作。
但由于AIGC刚刚爆火,网上相关内容的文章博客五花八门、良莠不齐。要么紊乱、零散、碎片化,看着看着就衔接不上了,要么内容质量太浅,学不到干货。
这里分享给大家一份Adobe大神整理的《AIGC全家桶学习笔记》,信赖大家会对AIGC有着更深入、更体系的明白。
   有需要的朋侪,可以长按下方二维码,免费领取!
  

AIGC所有方向的学习门路头脑导图

这里为大家提供了总的门路图。它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,包管本身学得较为全面。如果下面这个学习门路能资助大家将AI使用到自身工作上去,那么我的使命也就完成了:

AIGC工具库

AIGC工具库是一个使用人工智能技术来天生应用程序的代码和内容的工具集合,通过使用AIGC工具库,能更加速速,准确的辅助我们学习AIGC

   有需要的朋侪,可以点击下方卡片免费领取!
  佳构AIGC学习书籍手册

书籍阅读永不外时,阅读AIGC经典书籍可以资助读者进步技术水平,开拓视野,掌握焦点技术,进步办理题目标本领,同时也可以借鉴他人的经验,结合自身案例领悟贯通。

AI绘画视频合集

我们在学习的时候,往往书籍源码难以明白,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,科学风趣才华更方便的学习下去。

有需要的朋侪,可以长按下方二维码,免费领取!


免责声明:如果侵犯了您的权益,请联系站长,我们会及时删除侵权内容,谢谢合作!更多信息从访问主页:qidao123.com:ToB企服之家,中国第一个企服评测及商务社交产业平台。




欢迎光临 ToB企服应用市场:ToB评测及商务社交产业平台 (https://dis.qidao123.com/) Powered by Discuz! X3.4