Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

小时候比较喜欢画画，如今AI盛行，各种绘画工具层出不穷，网上也看了许多，stablediffusion（sd）和midjunery（mj）算是主流，国内的文心、天工、乃至抖音什么的，我也实验过，但是总的来说，跟sd和mj相比真的欠好用。后来我找了网上一些运营号问，大多采用的是mj，不外我个人还是想试试，亲自对比一下，鉴于mj的付费，我先试了sd，（附安装包） 下面是我安装利用过程中的一些经历。
我的是Mac，以是就按照这个体系来了
一、安装homebrew

1. $ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"
2. // 等待即可，检查是否安装成功
3. brew -V
4. // 打印出 homebrew 4.0.11 表示安装成功

复制代码

二、安装python

1. brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

复制代码

也可以去官网下载安装包3.10.9 大概3.10.10，手动安装
三、下载SD包（附安装包）

1、下载资料包，解压安装。
2、从git仓库直接下载

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

复制代码

四、下载模型

可以利用上面资料包里的模型，
这里需要注意的是，下载后放置目次stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/下。模型有ckpt文件，也有safetensors文件，统统放进去就行。
五、运行

在终端中进入你安装的“stable-diffusion-webui”目次，运行 ./webui.sh
第一次运行会安装一些依赖，这个过程会遇到诸多问题，下面我枚举几个。
六、运行问题解决

1、python版本问题
sd运行python是3，但是默认是2，一样寻常来说是不举行覆盖的，覆盖它可能会导致体系脚本和其他依赖默认 Python
的软件出现问题。一样寻常我们采用软连的方式，如：sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python，但是你会发现报错了ln: /usr/bin/python: Operation not permitted，也查过其他各种删除方式都不得行。
起首安装高版本的python后，按照下面的步骤来：
(1、查看版本

1. which python
2. // /usr/bin/python
3. which python3
4. // /usr/local/bin/python3

复制代码

(2、编辑profile文件

1. vi ~/.bash_profile
2. // 末尾追加内容
3. alias python="/usr/local/bin/python3"
4. alias python2="/usr/bin/python"

复制代码

(3、生效启用

1. source ~/.bash_profile

复制代码

这里还有个问题，如果新开一个终端界面，需要重启这个命令才能生效。
2、No SDP backend available

1. Launching Web UI with arguments: --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate
2. no module 'xformers'. Processing without...
3. No SDP backend available, likely because you are running in pytorch versions < 2.0. In fact, you are using PyTorch 1.12.1. You might want to consider upgrading.
4. no module 'xformers'. Processing without...
5. No module 'xformers'. Proceeding without it.
6. Style database not found: /Users/villen/stable-diffusion-webui/styles.csv
7. Warning: caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabled
8. ==============================================================================
9. You are running torch 1.12.1.
10. The program is tested to work with torch 2.0.0.
11. To reinstall the desired version, run with commandline flag --reinstall-torch.
12. Beware that this will cause a lot of large files to be downloaded, as well as
13. there are reports of issues with training tab on the latest version.
15. Use --skip-version-check commandline argument to disable this check.
16. ==============================================================================
17. Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" to /Users/villen/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
19. WARNING:modules.mac_specific:MPS garbage collection failed
20. Traceback (most recent call last):
21.   File "/Users/villen/stable-diffusion-webui/modules/mac_specific.py", line 38, in torch_mps_gc
22.     from torch.mps import empty_cache
23. ModuleNotFoundError: No module named 'torch.mps'               

复制代码

缘故原由：torch 的版本不对
解决方案：在安装目次stable-diffusion-webui 下，编辑webui-macos-env.sh文件
我的原来的配置文件如下；

1. export install_dir="$HOME"
2. export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate"
3. export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
4. export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
5. export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
6. export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

复制代码

修改好的配置文件如下：
(1、在COMMANDLINE_ARGS 参数的后面添加了–reinstall-torch
(2、export TORCH_COMMAND=“pip install torch_2.0.1
torchvision_0.15.2”，将torch的版本修改成2.0的

1. export install_dir="$HOME"
2. export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --reinstall-torch"
3. export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2"
4. #export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
5. export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
6. export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
7. export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

复制代码

3、Symbol not found:_VTRegisterSupplementalVideoDecoderIfAvailable
这个提示实在还是跟依赖版本有关，opencv版本太老，可以这样手工更新一下：

1. cd venv/bin
2. source activate
3. ./python3.10 -m pip install --upgrade pip
4. pip3 install opencv-python==4.6.0.66 deactivate

复制代码

4、“LayerNormKernelImpl” not implemented for’Half’
大概也会有这样的提示Failed to create model quickly; will retry using slow method.实在都是显卡的问题，一样寻常我们工作自用的电脑的显存都不太能够的，以是这里需要修改一下运行方式：
编辑webui-user.sh，添加：

1. export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

复制代码

大概我个人采用以下运行方式：

1. ./webui.sh --precision full --no-half

复制代码

各人注意这里的half，如果你有充足的计算资源和内存，最简单的解决方案是将数据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，实在就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去相识一下精度问题。
七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的形貌要到位，还要选合适的模型大概插件，才能做出抱负的图片。
这里直接将该软件分享出来给各人吧~

据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，实在就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去相识一下精度问题。
七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的形貌要到位，还要选合适的模型大概插件，才能做出抱负的图片。
这里直接将该软件分享出来给各人吧~

这里直接将该软件分享出来给各人吧~
1.stable diffusion安装包

随着技能的迭代，现在 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，好比制作一个 logo 图片，画一张假造妻子照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！别的还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion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，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始利用时图片等无法达到抱负的生成效果，这时则需要通过利用大量练习数据，调整模型的超参数（如学习率、练习轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和明白的单词的过程。可以把它明白为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成全部的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特性了。
这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

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