最详细的Ubuntu服务器搭建Stable-Diffusion教程(无显卡,仅用CPU)

最详细的Ubuntu服务器搭建Stable-Diffusion教程(无显卡,仅用CPU)

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1. 首先安装基本工具

# 安装python环境 sudo apt install wget git 

若已经安装过请忽略

2. 安装miniconda(也可以自己下载python)

下载最新的安装包

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

执行安装

./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 

一路回车,遇到选择就yes(切记要yes,不然要手动添加环境变量)
刷新环境

source .bashrc 

此时命令行输入python,看到是3.10版本的就对了

(base) root@localhost:~# python Python 3.10.9 (main, Jan 11 2023, 15:21:40) [GCC 11.2.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 

后续步骤可以用conda新建一个虚拟环境进行,我的服务器是临时的,所以就直接在base环境下进行了

3. git拉取项目到本地

执行

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

进入项目目录下

cd stable-diffusion-webui/ 

4. 安装对应Python依赖包

首先安装pytorchtorchvision,若是GPU环境的用户需要安装与cuda版本对应的torch,cpu环境则无具体要求

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 

然后给pip换上中科大的源,也可以换清华源或阿里源

pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 

接着安装对应依赖

pip install -r requirements_versions.txt 

5. 从huggingface下载预训练模型参数

进入模型存放对应目录

cd models/Stable-diffusion/ 

下载一个模型,这里可以根据自己的需要下载

wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4-full-ema.ckpt 

6. 启动项目

到这一步网上很多方法都是直接执行根目录下的webui.sh,我执行时有报错,就换了一种方式

回到项目根目录,执行launch.py文件,启动web服务,并指定监听端口为1234(端口号随意)

python3 launch.py --port 1234 --listen 

若为cpu环境,则需提前执行

export COMMANDLINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test 

并且在运行时加入no-half

python3 launch.py --no-half --port 1234 --listen 

启动后安装很多依赖以及克隆相应github仓库,过程有报错的可以看附录解决方案并重新执行这一步
若出现以下内容则说明启动成功

此时访问http://127.0.0.1:1234即可使用

7. 公网访问

若想让服务能在公网上被其他用户访问,则需进入weibu.py文件,修改对应代码,将shared.demo.launch()第一行参数改为share=True。

然后重新启动项目,此时能看到公网地址,说明成功

访问以上临时的公网地址就可以让别人也使用你的AI作图了

8. 汉化扩展

在任意目录下克隆中文扩展地址

git clone https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese 

进入下载好的文件夹,把localizations文件夹内的Chinese-All.jsonChinese-English.json复制到stable-diffusion-webui\localizations目录下,如下

启动web服务后,点击Settings,左侧点击User interface界面,在界面里最下方的Localization (requires restart),选择Chinese-All或者Chinese-English,点击界面最上方的黄色按钮Apply settings,再点击右侧的Reload UI即可完成汉化。


汉化后的页面

附:遇到的错误

报错RuntimeError: Couldn’t clone Stable Diffusion。
解决办法:手动clone
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git "/root/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai" 
报错gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated
解决办法:在执行时使用http而不是https,替换
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git 

git clone http://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git 
报错RuntimeError: Couldn’t install open_clip。安装open_clip失败
解决办法:进入launch.py文件,找到openclip_package 部分代码,修改对应部分代码为
openclip_package = os.environ.get('OPENCLIP_PACKAGE', "git+https://gitee.com/ufhy/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b")) 

codegitdiffusionwebpythonclonecliwebuiclipgithubiconstablediffusionlinuxurlcpupytorchjsonshare文件夹huggingfaceai作图elo预训练解决方案app服务器虚拟环境gpu命令行预训练模型stable diffusionbash
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-510.html
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