Stable Diffusion 本地部署指南

部署stable diffusion ai绘图，需要 nvidia 显卡，至少需要6G显存（显存越大越好，高清图片需要更大显存）。这篇博客适用于一些有代码基础的同学（也就是不会手把手告诉怎么搭建python环境、clone代码），完全没接触过代码的同学可以找其它教程。

Stable Diffusion 官网地址： https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release

Stable Diffusion 代码仓库： https://github.com/CompVis/stable-diffusion

模型下载（该链接建议从头阅读）：https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15

https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion

训练和使用Lora：https://zhuanlan.zhihu.com/p/624230991

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

MAC版本安装教程：https://stable-diffusion-art.com/install-mac/

一、必要的环境部署（如果有代码基础可以跳过）

1. Nvidia GPU（推荐8G显存及以上，体验会好一些）
2. Python
3. Pytorch （Pytorch和cuda cudnn的版本需要相互匹配）
4. Cuda
5. Cudnn
6. Git

二、Web UI 部署

打开cmd，确保在用户根目录下

cd %userprofile%

然后clone webui （不在用户根目录下clone也可以，就是后面配置目录成对应位置也可以）

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

然后我们clone下来了一个目录，名字为 stable-diffusion-webui

三、下载模型文件

我们进入到web ui所在的目录

%userprofile%\stable-diffusion-webui

模型文件存放的路径时 stable-diffusion-webui/models/stable-diffusion

模型下载链接：https://stable-diffusion-art.com/models/#Stable_diffusion_v15

四、运行webui

在根目录下运行webui-user.bat，然后会启动一个web服务

我们可以用下面的地址访问stable diffusion webui了

如果你本身环境是ready的，不需要更新环境，可以编辑webui-user.bat增加选项 （可以稍微读以下webui.bat的内容，就知道哪些选项可以设置）

二、选项

在webui-user.bat中，我们可以使用一些选项，比如我们可以使用 –xformers 选项来进行加速，如果现存小于8G，我们可以打开–medvram来节省内存和显存。

我们还可以用 –gradio-img2img-tool color-sketch 选项来打开色轮工具，这在img2img的时候比较有帮助

如果想用这台电脑作为服务器，其它电脑link进来使用webui，可以用 –listen 选项。

下面给个例子

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram

三、使用Lora

Lora模型需要和对应的基础SD模型搭配使用，需要对应起来

Lora模型存放位置在 models/lora 目录下

Lora模型promote关键字是 <lora:filename:multiplier> 可以控制lora模型的强度

训练自己的Lora模型可以使用：https://github.com/bmaltais/kohya_ss

基础内容就到这里，剩下的自己探索吧