观前提醒

本文内容都是本人亲身经历的，一个一个安装下载测试所感，当然如果你更想用傻瓜式集成包的，那还是跳过这篇文章吧。

当然我不推荐这篇文章的操作，因为我用了差不多1h才有一副图，有N卡，就用N卡，这只是无奈之举而已，方便那些像我一样暂时没有换机子打算的人群，现在主机显卡其实也不贵。

N卡的可以参考这篇文章https://blog.csdn.net/binzai_16/article/details/130216343，但是注意还是要结合这篇文章的避坑指南，不然后续要拿时间去弥补之前所犯的错误。

正文

把该下的东西都下好，就如下的目录清单。

避坑1：一开始不要急着gitclone后就打开webui-user.bat

1.1 建议使用如下git clone写法

之所以这样做是避免cd到某个文件夹下时，使用git bash时，提示443或者openSSL等字眼的错误，网上说是网速或者全局的问题，其实也包括权限的问题。

git clone git的地址 “复制到的本地路径地址\文件夹名”

比如我的：

git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml.git “D:\SD”

1.2 编辑webui-user.bat的第三行如下（因为用A卡）

set COMMANDLINE_ARGS=–medvram --skip-torch-cuda-test --no-half --precision full --use-cpu all
或者
set COMMANDLINE_ARGS=–precision full --no-half --opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check --autolaunch

1.3 不使用v1.5SD模型

在文件目录models\Stable-diffusion下放入另一个模型，这是为了避免之后好不容易安装完了，它提示你没有模型，好不容易下载完。

错误提示：

something went wrong。

如果看到运行webui-user.bat时，还是自己生成了v1.5SD模型，那么之后就删掉它。

因此要到这个下载地址https://cyberes.github.io/stable-diffusion-models/#stable-diffusion-1-4，推荐迅雷下载，下载好后放入到我提到的文件夹中。

1.4 下载rust编辑器

看到这里你肯定会疑惑了，我们不是要用python的吗？

这个我也不知道，你下了就对了，不然后面的transformers无法安装

因为是windows到官网选择推荐的下载方式https://www.rust-lang.org/tools/install。

在这里插入图片描述
执行文件，输入1即可。

在这里插入图片描述
测试是否安装成功。
在这里插入图片描述

避坑2：所有的下载都必须git clone，不要本地下载

这是因为git clone下载时会自动有个node tree，我不知道这hash值具体有什么用的，应该类似钥匙，如果本地下载后，它们就会没有这个hash值，运行webui-user.bat时就会提示错误。

错误类似：

reference is not a tree: 24268930bf1dce879235a7fddd0b2355b84d7ea6

2.1 在完成上述步骤后，就运行webui-user.bat

等一会，等到命令行工具显示下载installing GFPGAN时，就Ctrl+C停止批量工具操作，这时会产生一个\venv\Scripts的路径。

2.2 git clone命令与相应操作如下（看自己安装目录更改）

使用git bash工具

git clone https://github.com/TencentARC/GFPGAN.git "D:\SD\venv\Scripts\GFPGAN"

之后在命令行到D:\SD\venv\Scripts\GFPGAN输入如下的命令。

D:\SD\venv\Scripts\python.exe -m pip install basicsr facexlib 
D:\SD\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt 
D:\SD\venv\Scripts\python.exe setup.py develop
D:\SD\venv\Scripts\python.exe -m pip install realesrgan

然后到下载open_clip，也是同样的git bash

git clone https://github.com/mlfoundations/open_clip "D:\SD\venv\Scripts\open_clip"

命令行到D:\SD\venv\Scripts\open_clip输入如下的命令。

D:\SD\venv\Scripts\python.exe setup.py build install

也是同样的操作到CLIP

git clone https://github.com/openai/CLIP.git "D:\SD\venv\Scripts\CLIP"

到相应的目录下，输入如下命令

D:\SD\venv\Scripts\python.exe -m pip install ftfy regex tqdm
D:\SD\venv\Scripts\python.exe setup.py build install

2.3 gitclone与安装依赖

其实操作也跟2.2类型，相应操作也是合起来如下，没有repositories文件夹，就自己新建一个：

git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git "D:\SD\repositories\stable-diffusion-stability-ai" 

git clone https://github.com/CompVis/taming-transformers.git "D:\SD\repositories\taming-transformers" 

git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git "D:\SD\repositories\k-diffusion"

git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git "D:\SD\repositories\CodeFormer" 

git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git "D:\SD\repositories\BLIP"

但是要到上面涉及到的每个目录下，检查是否有requirements.txt文件，有就到对应目录的命令行，执行如下命令

D:\SD\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt

2.4 pip transformers时，麻烦的tokenziers错误

解决方案：网络问题，试多几次（这里我用了差不多3~4h弄成功了）

尽管之前已经安装好了rust编辑器，但是它还会提示各种千奇百怪的错误，比如我下面这个。

Building wheels for collected packages: tokenizers
  Building wheel for tokenizers (pyproject.toml) ... error
  error: subprocess-exited-with-error

  × Building wheel for tokenizers (pyproject.toml) did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [62 lines of output]
      running bdist_wheel
      running build
      running build_py
      creating build
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers
      copying py_src\tokenizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\models
      copying py_src\tokenizers\models\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\models
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\decoders
      copying py_src\tokenizers\decoders\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\decoders
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\normalizers
      copying py_src\tokenizers\normalizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\normalizers
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\pre_tokenizers
      copying py_src\tokenizers\pre_tokenizers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\pre_tokenizers
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\processors
      copying py_src\tokenizers\processors\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\processors
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\trainers
      copying py_src\tokenizers\trainers\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\trainers
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\base_tokenizer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\bert_wordpiece.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\byte_level_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\char_level_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\sentencepiece_bpe.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\sentencepiece_unigram.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      copying py_src\tokenizers\implementations\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\implementations
      creating build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\tools
      copying py_src\tokenizers\tools\visualizer.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\tools
      copying py_src\tokenizers\tools\__init__.py -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\tools
      copying py_src\tokenizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers
      copying py_src\tokenizers\models\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\models
      copying py_src\tokenizers\decoders\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\decoders
      copying py_src\tokenizers\normalizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\normalizers
      copying py_src\tokenizers\pre_tokenizers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\pre_tokenizers
      copying py_src\tokenizers\processors\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\processors
      copying py_src\tokenizers\trainers\__init__.pyi -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\trainers
      copying py_src\tokenizers\tools\visualizer-styles.css -> build\lib.win-amd64-cpython-310\tokenizers\tools
      running build_ext
      running build_rust
      cargo rustc --lib --message-format=json-render-diagnostics --manifest-path Cargo.toml --release -v --features pyo3/extension-module --crate-type cdylib --
      warning: unused manifest key: target.x86_64-apple-darwin.rustflags
          Updating crates.io index
      warning: spurious network error (2 tries remaining): failed to send request: 鎿嶄綔瓒呮椂
      ; class=Os (2)
      warning: spurious network error (1 tries remaining): failed to send request: 鎿嶄綔瓒呮椂
      ; class=Os (2)
      error: failed to get `env_logger` as a dependency of package `tokenizers-python v0.10.3 (C:\Users\LENOVO\AppData\Local\Temp\pip-install-bw47mt33\tokenizers_3b1650888a634bdab4e4c98d147e7833)`

      Caused by:
        failed to load source for dependency `env_logger`

      Caused by:
        Unable to update registry `crates-io`

      Caused by:
        failed to fetch `https://github.com/rust-lang/crates.io-index`

      Caused by:
        failed to send request: 鎿嶄綔瓒呮椂
        ; class=Os (2)
      error: `cargo rustc --lib --message-format=json-render-diagnostics --manifest-path Cargo.toml --release -v --features pyo3/extension-module --crate-type cdylib --` failed with code 101
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
  ERROR: Failed building wheel for tokenizers
Failed to build tokenizers

后面我找了网上不少答案，发现它们的回答根本就不统一，后面我问了一下chatGPT，人家的回答如下：

说人话：chatGPT不知道为什么会这样啊？

注意：

其实就是网络问题，跟你的工具版本没关系的，你多试几次，或者找找有没有更快下载的通道

在这里插入图片描述

错误信息表明在安装过程中构建tokenizers包的wheel文件出现了问题。错误发生在运行cargo rustc命令时，该命令用于编译Rust代码。

具体的错误信息如下：

error: failed to get `env_logger` as a dependency of package `tokenizers-python v0.10.3`

这个错误表明构建过程无法获取tokenizers包所需的env_logger依赖项。

错误进一步说明了以下内容：

Caused by:
  Unable to update registry `crates-io`

Caused by:
  failed to fetch `https://github.com/rust-lang/crates.io-index`

Caused by:
  failed to send request: 鎿嶄綔瓒呮椂
; class=Os (2)

这些消息表明更新注册表和获取所需的依赖项时出现了问题。错误信息failed to send request: 鎿嶄綔瓒呮椂表明可能存在网络问题或者crates.io索引的临时问题。

以下是解决该问题的几个步骤：

  1. 检查网络连接：确保您拥有稳定的互联网连接，并能够访问外部资源。

  2. 重试安装：有时网络问题可能是暂时的。再次尝试运行安装命令，看看问题是否能够解决。

  3. 清除pip缓存：pip会缓存软件包以提高安装速度。然而，缓存文件有时会引发问题。您可以尝试通过运行以下命令清除pip缓存：

    pip cache purge

  4. 指定其他软件包源：您可以尝试从其他软件包源安装该软件包。例如，您可以使用--index-url选项来指定另一个软件包索引：

    pip install --index-url https://pypi.python.org/simple/ tokenizers

  5. 升级pip和setuptools：过时的pip和setuptools版本有时会引发问题。尝试运行以下命令升级它们：

    pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setuptools

  6. 安装Rust：tokenizers包依赖于Rust。确保您的系统上已安装Rust并且是最新版本。您可以按照官方Rust网站（https://www.rust-lang.org/tools/install）上的说明安装Rust。

如果尝试了这些步骤后问题仍然存在，建议搜索与tokenizers包相关的类似问题或错误消息，看看是否有已知的解决方案或变通方法。您可以在论坛或问题跟踪器上寻找相关信息。

避坑3：正常运行webui-user.bat，测试

如果它莫名其妙自己下载v1.5SD模型，就后续删掉，正常会得到如下结果，
在这里插入图片描述

其中Installing requirements不用管它，过会就行了。

输入网址http://127.0.0.1:7860，查看
在这里插入图片描述

如果没有在页面上出现something went wrong那么就是成功了！

3.1 如果出现 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'process_texts'错误

回答你问题的网址https://github.com/vladmandic/automatic/issues/382

其实就是你没等SD模型加载完，就开始生图了，过会再尝试就行了

3.2 如果出现RuntimeError: Could not allocate tensor with 402653184 bytes. There is not enough GPU video memory available!

那是因为你在使用A卡的情况下，就算有个16G内存，因为你要调的因子可能需要的算力太大，所以计算机直接不干了，解决的方法如下：

  • 设置webui.bat的配置成medvram，以时间换空间
  • 自己用linux虚拟机
  • 白嫖谷歌的colar的GPU
  • 使用一些SD的插件也同样是牺牲质量换取时间
    具体可以参考这个帖子 https://www.zhihu.com/question/590045937
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