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注意:请严格按照以下步骤进行,可非常容易进行安装,其他环境不保证丝滑安装;

安装前准备

ubuntu系统推荐使用20.04,这个版本的glibc、gcc比较高,安装起来非常丝滑
之前尝试过用centos7安装,但是glibc升级有点麻烦,搞了好几次都没搞好

系统配置

安装系统的时候选择镜像,直接帮我们把conda、python、cuda全部装好;
(该页面的GPU服务器官网可以关注公众号:飞链云3D数字生态,输入:【sd教学】四个字获取服务器购买地址)
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手动安装:

也可以手动安装,如果镜像中安装好了,就不用手动安装了,但是要注意版本!!!
python:3.8,最好是直接把python替换成python3,这样的话脚本运行起来很方便
cuda:11.6:https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive
miniconda3:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh

更新pip

python -m pip install --upgrade pip

设置pip源(一定要设置清华大学的,阿里的有点问题)
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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下载ui代码

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
python launch.py

大概需要等待十几分钟需要访问github下载项目
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等待十几分钟后,下方出现这个标识说明项目依赖已经弄好了,就差模型了
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模型下载

经过测试目前sd2.0只有以下两种模型可以用 ,其他模型加载都会报错,github上看了issue上大家都有遇到这个问题

768-v-ema.ckpt

这个模型需要生成的图片在768768的时候效果比较好,如果是生成512512的,图片有点拉垮;

# 768-v-ema.ckpt
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt
# 配置文件(下载以后注意把文件名修改为768-v-ema.yaml)
https://raw.githubusercontent.com/Stability-AI/stablediffusion/main/configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml
512-base-ema.ckpt

如果显存不够的,比较小的,可以使用这个模型;比较推荐768,效果比512的好;

# 512-base-ema.ckpt
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-base/resolve/main/512-base-ema.ckpt
# 配置文件(下载以后注意把文件名修改为512-base-ema.yaml)
https://raw.githubusercontent.com/Stability-AI/stablediffusion/main/configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml

模型安装

以上模型下载到下面这个目录(stable-diffusion-webui文件夹内)
cd models/Stable-diffusion/
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我只下载了一个768-v-ema模型

开始运行

接下来回到stable-diffusion-webui目录运行webui.py
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第一次运行会比较慢,要下载一个3.94g的文件
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出现这个就表示启动好了

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