Stable Diffusion XL webui Linux服务器摆设（保姆级教程）

Stable Diffusion XL webui Linux服务器摆设

本人把摆设过程遇到的坑，会尽大概详细地写在这篇文章中，以供参考。渴望能对各人有所资助！
呆板设置环境

4张RTX 4090，NVIDIA驱动版本为525.60.13，CUDA版本为12.0。
开始摆设

我摆设的SDXL版本为SDXL-refiner-1.0，固然SDXL官方github提供了UI界面的脚本，但是用起来不如 AUTOMATIC1111开辟的好用，以是照旧保举用AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui。
然后我用的是conda假造环境，python版本是3.10.13。牢记python版本肯定要3.10以上！
安装webui前预备

起首把stable-diffusion-webui克隆到服务器上

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

复制代码

手动克隆依靠git堆栈

由于网络缘故原由，stable-diffusion-webui所依靠的5个堆栈（stablediffusion、generative-models、k-diffusion、BLIP），根本不大概一次性自动下载下来，以是最好本身事先克隆好。
先把stable-diffusion-webui\modules\launch_utils.py中大概380行左右的5行代码解释掉：

1.     # git_clone(stable_diffusion_repo, repo_dir('stable-diffusion-stability-ai'), "Stable Diffusion", stable_diffusion_commit_hash)
2.     # git_clone(stable_diffusion_xl_repo, repo_dir('generative-models'), "Stable Diffusion XL", stable_diffusion_xl_commit_hash)
3.     # git_clone(k_diffusion_repo, repo_dir('k-diffusion'), "K-diffusion", k_diffusion_commit_hash)
4.     # git_clone(codeformer_repo, repo_dir('CodeFormer'), "CodeFormer", codeformer_commit_hash)
5.     # git_clone(blip_repo, repo_dir('BLIP'), "BLIP", blip_commit_hash)

复制代码

再新建一个文件夹repositories，放在stable-diffusion-webui下，操纵如下

1. mkdir repositories
2. cd repositories
3. git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git stable-diffusion-stability-ai
4. git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git
5. git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
6. git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
7. git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git

复制代码

这里分析一下：由于stable-diffusion-webui会把stablediffusion改成stable-diffusion-stability-ai，以是上述第一个克隆下令做了一下修改。
下载SDXL-refiner-1.0预训练模子

我这里用的是sd_xl_refiner_1.0.safetensors预训练模子权重，其他版本的可以去huggingface上下载，大概在官方git上打开相应版本的链接：

下载完以后，放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径下
换pip源

由于webui提供的自动安装的shell脚本是基于pip来安装的，以是必要换成国内镜像源，来加快下载速率，下令如下：

1. pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

复制代码

安装

预备停当后，先返回到stable-diffusion-webui文件夹下，然后运行webui.sh 文件

1. cd stable-diffusion-webui
2. ./webui.sh

复制代码

如果出现以下报错：

1. File "/stable-diffusion-webui/repositories/k-diffusion/k_diffusion/layers.py", line 4, in <module>
2.     from dctorch import functional as df
3. ModuleNotFoundError: No module named 'dctorch'

复制代码

通过指定路径来安装，由于stable-diffusion-webui会创建一个venv文件夹，存放全部的依靠包。详细如下：

1. pip install dctorch --target /stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/

复制代码

如果在终端输入./webui.sh以后，出现以下环境：

1. Launching Web UI with arguments:
2. no module 'xformers'. Processing without...
3. no module 'xformers'. Processing without...
4. No module 'xformers'. Proceeding without it.

复制代码

也可以通过同样的方式来安装，不外必要留意的是，要与python版本、torch版本（通过webui.sh来安装的话就是2.0.1）相匹配，我这里安装的xformers是0.0.20 版本，

1. pip install xformers==0.0.20 --target /stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/

复制代码

xformers是用来加快MHA盘算的，使用xformers包的话可以用以下操纵：

1. ./webui.sh --xformers

复制代码

出现下面的URL，就表现安装完成了！

设置public link

由于我是摆设在服务器，偶然候想windows当地使用的话，必要能外部访问，以是想设置一个外部链接。
起首，直接将下令改成：

1. ./webui.sh --share --xformers

复制代码

下载干系文件

如果有如下报错：

• 起首手动下载frpc_linux_amd64文件
  
• 然后按要求重定名为frpc_linux_amd64_v0.2
  
• 末了放在/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/gradio/文件夹下
  
• 给frpc_linux_amd64_v0.2可实行权限：
  

1. chmod +x /stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.2

复制代码

修改设置文件

同样在 /stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/gradio/文件夹下，找到networking.py，大概在28行左右：

1. # By default, the local server will try to open on localhost, port 7860.
2. # If that is not available, then it will try 7861, 7862, ... 7959.
3. INITIAL_PORT_VALUE = int(os.getenv("GRADIO_SERVER_PORT", "7860"))
4. TRY_NUM_PORTS = int(os.getenv("GRADIO_NUM_PORTS", "100"))
5. LOCALHOST_NAME = os.getenv("GRADIO_SERVER_NAME", "127.0.0.1")
6. GRADIO_API_SERVER = "https://api.gradio.app/v2/tunnel-request"

复制代码

将LOCALHOST_NAME改成本身服务器的IP，也就是下面这行：

1. LOCALHOST_NAME = os.getenv("GRADIO_SERVER_NAME", "YOUR IP")

复制代码

相应地，端口也可以在INITIAL_PORT_VALUE中修改。
接着，在121行左右，修改server_name为你服务器的IP：

1. server_name = server_name or LOCALHOST_NAME
2. url_host_name = "localhost" if server_name == "0.0.0.0" else server_name

复制代码

改成

1. server_name = "YOUR IP"
2. url_host_name = "localhost" if server_name == "0.0.0.0" else server_name

复制代码

至此，已经可以通过外部访问了。
设置账户暗码

出于安全思量，可以设置访问的账户和暗码，只需在在运行下令的时间加上--gradio-auth user:password选项即可。冒号前面是你登录的账户名，背面是账户对应的暗码。
末了运行：

1. ./webui.sh --share --xformers
2. --gradio-auth user:password

复制代码

出现以下界面就大功告成了！撒花！
顺带一提：用本身服务器摆设比在hugging face上直接用别人的快多了，按默认设置跑，3秒一张图，嘎嘎香！

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