以Windows 11 22H2为例将Stable Diffusion安装至Windows

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以 Windows 11 22H2 为例将 Stable Diffusion 安装至 Windows

Stable Diffusion WebUI 是一款支持 Windows 10 和 Windows 11 操作系统的强大工具。本文将以 Windows 11 22H2 版本为例,介绍如何在该操作系统上安装和启动 Stable Diffusion WebUI。

1. 安装显卡驱动程序

在开始安装 Stable Diffusion WebUI 之前,请确保您的计算机已经安装了最新版本的显卡驱动程序。安装驱动程序后,请重新启动计算机。

对于 Nvidia 显卡用户,建议使用 Geforce Experience 安装最新的驱动程序,这样可以同时安装 CUDA。如果您希望手动下载 CUDA,也是可以的。

对于 AMD 显卡用户,请使用驱动程序自动检测工具安装显卡驱动。

对于 Intel Arc 显卡用户,请安装 WHQL 驱动。

2. 安装 Git 和 Python

首先,下载 Git 版本管理工具。您可以从 Git for Windows 官方网站下载安装程序,并按照提示进行安装。

接下来,安装 Python。Stable Diffusion WebUI 建议使用 Python 3.10.6 版本。您可以从 Python 官方网站下载 Python 3.10.6 的 64 位安装程序。

在安装 Python 之前,请确保勾选了“Add Python 3.10 to PATH”选项,以将 Python 添加到环境变量中。然后,点击“Install Now”按钮进行安装。

(高级)如果您熟悉 Python 开发,并且希望使用 Anaconda 设置 Python 虚拟环境,那么这将是一个更好的选择。

3. 拷贝 Stable Diffusion WebUI 存储库

打开文件资源管理器,进入桌面文件夹,并在该文件夹内按住 Shift 键并右键单击,然后选择“在此处打开 Powershell”或“在此处打开命令提示符”选项。如果您的 C 盘空间不足,也可以切换到其他硬盘文件夹后再打开命令行窗口。

在打开的命令行窗口中,输入以下命令,检查当前 Python 版本,输出结果应为 3.10.6:

python --version

对于 Nvidia 显卡用户,输入以下命令,确认 CUDA 是否正确安装,输出结果应包含“nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver”:

nvcc --version

对于 Nvidia 显卡用户,输入以下命令,拷贝 Stable Diffusion WebUI 的存储库。拷贝完成后,请保持命令行窗口打开:

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

对于 AMD 显卡用户,请使用以下存储库的 DirectML 分支:

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

对于 Intel Arc 显卡用户,请使用以下存储库的 DirectML 分支:

git clone https://github.com/Aloereed/stable-diffusion-webui-arc-directml.git

拷贝完成后,您的桌面上会出现一个名为“stable-diffusion-webui”的文件夹。如果您已经下载了模型,请将下载的模型文件放入“models\Stable-diffusion”文件夹中。该文件夹可以存放多个模型文件。

4. 设置启动命令行参数

如下图所示,在“stable-diffusion-webui”文件夹中,右键单击“webui-user.bat”文件,选择“使用记事本打开”(如果您看不到.bat 文件,请在文件资源管理器中选择“查看”->“显示 / 隐藏”->“显示扩展名”)。

接下来,您需要编辑“set COMMANDLINE_ARGS=”这一行的启动参数。

如果您的显卡 VRAM 大于 8GB,请将“set COMMANDLINE_ARGS=”替换为“set COMMANDLINE_ARGS=–enable-insecure-extension-access”参数。

如果您的显卡 VRAM 小于等于 4GB,请将“set COMMANDLINE_ARGS=”替换为“set COMMANDLINE_ARGS=–medvram –opt-split-attention –enable-insecure-extension-access”参数。加上“–medvram”参数是为了限制 VRAM 的使用。

如果您的计算机 RAM(不是 VRAM)小于等于 8GB,请将“set COMMANDLINE_ARGS=”替换为“set COMMANDLINE_ARGS=–lowvram –opt-split-attention –enable-insecure-extension-access”参数。请注意,使用“–lowvram”参数会导致高端显卡的计算速度变慢。

(以下参数可选)

如果您希望进一步减少 VRAM 的使用,只支持 Nvidia 显卡,请添加“–xformers”参数。如果您希望减少使用 VAE 算法生成黑图的几率,请添加“–no-half-vae”参数。

如果您希望开放防火墙的 7860 通信端口,以便从局域网中的其他计算机使用浏览器访问 WebUI,请添加“–listen”参数。

如果您希望生成一组 Gradio 网址,以便从外部网络或手机使用 WebUI,请添加“–share”参数。这些网址将在 72 小时后过期。

其他可用参数,请参阅命令行参数。

5. 启动 Stable Diffusion WebUI

在初次启动时,Stable Diffusion WebUI 会下载几 GB 的数据,请确保网络畅通,不要开启 VPN。如果您所在的地区有网络审查干扰 Github 连接,请尝试使用代理绕过。

回到命令行窗口,输入以下命令启动 Stable Diffusion WebUI:

cd stable-diffusion-webui
./webui-user.bat

初次启动时,会下载所需的依赖包,这可能需要大约 30 分钟的时间进行安装。如果在此过程中遇到任何错误,请先查看常见问题。

启动完成后,将显示一组网址。请在运行程序时不要关闭命令行窗口。

使用浏览器打开“http://127.0.0.1:7860”即可进入图形界面。请在运行程序时不要关闭命令行窗口,如果出现错误,命令行窗口也会输出相关消息。

要关闭 Stable Diffusion WebUI,请在命令行窗口中按下 Ctrl+ C 键终止程序,然后关闭窗口。

日后要启动 Stable Diffusion WebUI,只需双击文件夹中的“webui-user.bat”文件即可(无需以管理员身份运行)。

正文完