Window本地化部署stable diffusion AI绘图+问题汇总

目录

• • 一、前言
  • • 1. 为什么要本地部署
    • 2. 本地化部署要求
    • 3. Stable diffusion WebUI项目简介
  • 二、电脑环境配置
  • • 1. 安装anaconda3
    • 2. 在anaconda3中创建虚拟环境
    • 3. 激活环境
    • 4. 安装git
    • 5. 安装cuda
  • 三、stable diffusion环境配置
  • • 1. 下载stable diffusion源码
    • 2. 下载stable diffusion的训练模型
    • 3. 安装GFPGAN
    • 4. 运行stable-diffsion-webui
  • 四、开始作画和调试
  • 五、借鉴博客
  • 六、遇到的问题
  • 七、最终成功截图

一、前言

1. 为什么要本地部署

• 本地部署没有生成数量的限制，不用花钱，生成时间快，不用排队，自由度高很多，可以调试和个性化的地方也更多。
• 部署过程可以熟悉环境配置的流程，熟悉工程化部署步骤。对于PM来说也是一种技术成长。
• 部署过程遇到各种问题，在尝试解决的过程中更加锻炼自己能力。

2. 本地化部署要求

• 需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）
• 操作系统需要win10或者win11的系统。
• 电脑内存16G或者以上。
• 最好会魔法上网，否则网络波动，有些网页打不开，有时下载很慢。
• 我的电脑配置供大家参考，Win11，i5-11400H，NVIDIA RTX 3050 4G，16G
• 生成一张20step的图大概20-30s（若使用更高性能的电脑，生成速度更快）。

3. Stable diffusion WebUI项目简介

Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一。stable diffusion webui，是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。通过可视化的网页操作，更方便调试prompt，及各种参数。同时也附加了很多功能，比如img2img功能，extra放大图片功能等等。因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。

二、电脑环境配置

1. 安装anaconda3

1. 安装此软件的原因：

• 不需要再安装python了
• 并且anaconda3方便安装依赖
• 可以创建虚拟环境，如果搞坏了，删除重创建就好了。

官方地址：https://www.anaconda.com/download#Downloads

安装教程网上很多，不再赘述。

1. 检查是否安装成功

• 打开anaconda prompt（windows开始中搜索）
• 输入命令conda -V，显示conda版本则说明安装成功。
  

2. 在anaconda3中创建虚拟环境

1. 还是打开anaconda prompt，输入指令：conda create -n sdw python=3.10.6。注意：sdw为环境名，你可以自己命名。
2. 系统提示y/n, 输入y，按回车即可。显示done，那就完成了。
3. 可以输入conda env list查看自己刚刚创建的名字为sdw的环境

3. 激活环境

1. 在anaconda prompt中，输入指令conda activate sdw，然后回车。发现环境激活

1. 升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。输入指令：pip install –upgrade pip回车；再输入指令：pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple回车

4. 安装git

1. 用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui
2. 前往git官网git-scm.com/download/win
   
3. 下载好后，一路默认安装，next即可。
4. 开始菜单-输入“git”，找到git cmd。
   
5. 打开并输入下面指令：git –version
6. 查看git的版本，显示了版本号即安装成功。
   

5. 安装cuda

1. cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。
2. 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。）你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？
   
3. 回到一开始的anaconda prompt的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本
   
4. 比如我的是11.6的版本，我就下载11.6.2的链接。
   
   然后安装自己的系统选择win10或者11，exe local，download。下载完后安装，这个软件2个G，可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。

好了，完成这步，电脑的基础环境设置终于完事了。

下面开始正式折腾stable diffusion了。

三、stable diffusion环境配置

1. 下载stable diffusion源码

1. 在anaconda prompt中进入其他盘。（默认C盘，但是最好下载在别的盘）。我下载再F盘中的Project中。
2. 接着执行：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git。直到显示done即可。
   

2. 下载stable diffusion的训练模型

1. 在https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main中下载
2. 点击file and versions选项卡，下载sd-v1-4.ckpt训练模型。（需要注册且同意协议，注册并同意协议之后即可下载）
   
3. 下载好之后，请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是F:\Project\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
   

3. 安装GFPGAN

1. 这是腾讯旗下的一个开源项目，可以用于修复和绘制人脸，减少stable diffusion人脸的绘制扭曲变形问题。
   
2. 打开https://github.com/TencentARC/GFPGAN。把网页往下拉，拉到readme.md部分，找到V1.4 model，点击蓝色的1.4就可以下载。
   
   下载好之后，放在sd-webui项目的根目录下面即可，比如我的根目录是F:\Project\stable-diffusion-webui

4. 运行stable-diffsion-webui

1. 进入F:\Project\stable-diffusion-webui文件夹。
2. 运行指令：webui-user.bat
   
3. 直到系统提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860
4. 复制链接到浏览器打开。

四、开始作画和调试

1. 在浏览器，（比如谷歌浏览器），打开http://127.0.0.1:7860（注意，不要关闭anaconda prompt的黑色窗口）
   
   2.在prompt区域输入相关指令，比如beautiful landscape，然后点击右边的generate，即可生成第一张图片啦。
   
   3.生成的状态和操作

网页会显示进度条，anaconda prompt的黑色小窗也会显示进度条。

等进度条跑满，就能看到你生成的图啦。

如果不想生成了，可以点击interrupt停止生成，就会返回你目前为止已经生成的图片。（比如你要生成10张，已经生成了3张，点击interrupt，就会返回3张图片）

如果点击skip，就会跳过本张图片的生成，比如你想生成10张图，现在生成第3张，点击skip，第三张就不生成了，直接开始生成第四张，最后返回9张图片。

4.修改batch count数值，一次性生成多张图片

默认是1，一次性生成1张，建议一次性生成4张或者以上，这样获得满意的图片概率会大一些，可以最多一次性生成最多100张。

但写得越大，一次性生成花费的时间越长，假设一张图30秒，设置10张就是300s，5分钟，100张则是3000s，50分钟。

五、借鉴博客

• https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NTQ0MjY5Nw==&mid=2247484631&idx=1&sn=cc627810f6862baf99d0e8084050c3f9&chksm=ea9c0031ddeb89278f5623560761d3d585e96eb768a15e11ccc7c24de817865056b68fc9e93a&scene=21#wechat_redirect
• https://blog.csdn.net/SweetHeartHuaZai/article/details/129741856

六、遇到的问题

1. 【问题1】：RuntimeError: Couldn’t clone K-diffusion.

【尝试方法1】：

运行建议的command：git clone “https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git” “F:\Project\stable-diffusion-webui\repositories\k-diffusion”。

但是依旧报错。

【尝试方法2】：

一般是因为服务器的SSL证书没有经过第三方机构的签署，所以才报错。

解除ssl验证后，再次git即可。执行command：git config –global http.sslVerify false

参考博客：https://blog.csdn.net/bblood307/article/details/120307064

1. 【问题2】我之前虚拟环境命名太长，想换个名字，然后就把之前的环境克隆了一个，然后旧环境删除后，一直报错：No Python at ‘”C:\Users\59341.conda\envs\stable-diffusion-webui\python.exe’。
   1. 解决方案：没办法.只能删除这个环境后，重新创建虚拟环境。
2. 【问题3】重新创建的过程中。一旦要下载包，就报错。首先是open_clip下载出错。
   1. 解决方案：找到自己的路径。输入F:\Project\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install open_clip_torch
   2. 等待安装完成后再次启动webui-user.bat即可进入下一步
   3. 借鉴链接：https://www.bilibili.com/read/cv22604427
3. 【问题4】运行webui-user.bat后又报错：RuntimeError: Couldn’t clone Stable Diffusion.
   Command: “git” clone “https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git” “F:\Project\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai”
   Error code: 128
   1. 解决方案：发现是命令行在拉取/推送代码时并没有使用vpn进行代理（我自己有VPN）。
   2. 运行指令：
      1. 配置socks5代理
         1. git config –global http.proxy socks5 127.0.0.1:7890
            git config –global https.proxy socks5 127.0.0.1:7890
      2. 配置http代理
      3. git config –global http.proxy 127.0.0.1:7890
         git config –global https.proxy 127.0.0.1:7890
      4. 原文链接：https://blog.csdn.net/zpf1813763637/article/details/128340109
4. 其余博主的问题列表：https://www.bilibili.com/read/cv22604427

七、最终成功截图

1. 之前虚拟环境

1. 现在虚拟环境
   
   END