Ubuntu 本地部署 Stable Diffusion web UI
0. 什么是 Stable Diffusion 1. 什么是 Stable Diffusion web UI 2. Github 地址 3. 安装 Miniconda3 4. 创建虚拟环境 5. 安装 Stable Diffusion web UI 6. 启动 Stable Diffusion web UI 7. 访问 Stable Diffusion web UI 8. 其他0. 什么是 Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一个潜在的文本到图像的扩散模型。感谢 Stability AI 慷慨的计算捐赠和 LAION 的支持，我们能够在 LAION-5B 数据库的一个子集的 512x512 图像上训练一个潜伏扩散模型。与谷歌的Imagen 类似，这个模型使用了一个冻结的 CLIP ViT-L/14 文本编码器来调节模型的文本提示。凭借其860M 的 UNet 和 123M 的文本编码器，该模型相对较轻，在最少有 10GB VRAM 的 GPU 上运行。
1. 什么是 Stable Diffusion web UI
一个基于Gradio库的 Stable Diffusion 的 Web UI 界面。
2. Github 地址
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
3. 安装 Miniconda3
下载 Conda 安装脚本，
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 运行安装脚本，
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 按提示操作。当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”，
安装完成后，关闭当前终端并打开新终端，这将激活 Conda，
sudo su - root 更新 Conda 至最新版本，
conda update conda 添加必要的 Conda 通道以获取更多软件包，
conda config --add channels conda-forge conda config --add channels defaults 测试是否安装成功，
conda list 如果显示 Conda 及其内部包的列表,则说明安装成功。
4. 创建虚拟环境
conda create -n sdwebui python==3.10.6 conda activate sdwebui 5. 安装 Stable Diffusion web UI
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git; cd stable-diffusion-webui pip3 install -r requirements_versions.txt pip3 install -U requests clean-fid pip3 install -r requirements.txt conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-toolkit (可选)
vi ./webui.sh --- modify # can_run_as_root=0 can_run_as_root=1 --- 安装 libgoogle-perftools-dev 包，它包含 TCMalloc，
sudo apt install libgoogle-perftools-dev 设置 LD_PRELOAD 环境变量来加载 TCMalloc，
export LD_PRELOAD=/usr/lib/libtcmalloc.so 6. 启动 Stable Diffusion web UI
下载一个 model，
wget -c https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors -O /models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors 启动，
./webui.sh 7. 访问 Stable Diffusion web UI
使用浏览器打开 http://localhost:7860/，并生成一张图片试试，你感觉怎么样？
8. 其他
一些将来解决其他问题可能会用到的命令，不需要执行！！！
python3 -m pip install nvidia-cudnn-cu11==8.7.0.84 mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d echo 'CUDNN_PATH=$(dirname $(ptyon3 -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn._file_)"))' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh echo 'export LS_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/:$CUDNN_PATH/lib' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh source $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh git clone https://github.com/vladmandic/automatic cd automatic ./webui.sh --listen 9080 完结！
codewebdiffusionstable diffusionwebuigiticonfixgithubivapythonclonegooglelinux虚拟环境文本编码elo扩散模型createurl本地部署andigradioclip数据库huggingface文本提示cligpu文本到图像浏览器bash
