Stable Diffusion WebUI Local Deployment Guide (WIN)

Vor kurzem habe ich ein Projekt übernommen, das Stable Diffusion verwenden muss, und ich muss eine Reihe von SD-Umgebungen neu einrichten. Dies ist nicht ganz dasselbe wie meine frühere SD-Bereitstellung, und ich stieß auf einige Probleme während des Bereitstellungsprozesses, und schloss einen perfekteren Installationsplan, den ich hier mit Ihnen teilen möchte.

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

Vorbereitung der Umwelt

Bevor ich mit der Bereitstellung beginne, verwende ich die folgende Umgebung:

• Python 3.10.6 (diese Version wird empfohlen, um einige Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden)
• NVIDIA RTX 4090 24GB
• Fenster 11
• Natives CUDA 12.4

Einsatzprozess

Zunächst installierte ich die Abhängigkeiten Schritt für Schritt, fand es aber mühsam, die Verzeichnisse zu oft zu wechseln. Dann habe ich ein einfaches Skript geschrieben, um den Prozess zu automatisieren.

Klonen Sie zunächst das Hauptprojekt:

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

Erstellung einer Conda-Umgebung

conda create -p .Dlab python=3.10.6 -y

Erstellen Sie dann ein Verzeichnis für die Bibliothek der Abhängigkeiten:

mkdir -p repositories && cd repositories

Hier ist das Auto-Installations-Skript, das ich geschrieben habe, um alle Abhängigkeiten auf einmal zu installieren:

repos=(
    "Stabilitäts-AI/stablediffusion:stable-diffusion-stability-ai"
    "CompVis/Taming-Transformatoren:Taming-Transformatoren"
    "sczhou/CodeFormer:CodeFormer"
    "salesforce/BLIP:BLIP"
    "Stabilitäts-AI/generative-Modelle:generative-Modelle"
)

for repo in "${repos[@]}"; do
IFS=':' read -r github_path local_path <<< "$repo"
echo "Klonen und Installieren von $github_path..."
git clone "https://github.com/$github_path.git" "$local_path"
cd "$local_path"
pip install -e .
cd ...
fertig

Der nächste Schritt besteht darin, die anderen notwendigen Abhängigkeiten zu installieren. Dies sind die Versionen, die ich nach dem Gang durch die Boxen herausgefunden habe, und sie funktionieren perfekt:

# installiert die Basis-Abhängigkeiten
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark --prefer-binary

# k-diffusion muss von git installiert werden.
pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git --prefer-binary

# Gehen Sie zurück in das Stammverzeichnis und installieren Sie die Projektabhängigkeiten
cd ...
pip install -r requirements.txt --prefer-binary

# Dies sind die Versionen, die ich immer wieder getestet habe, und ich empfehle, sie entsprechend zu installieren.
pip install pytorch_lightning==1.9
pip install -U xformers==0.0.28.post2 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install pydantic==1.10.11
pip install wandb==0.15.12

Starten Sie schließlich den Dienst:

python launch.py --xformers --no-gradio-queue

Schlagloch-Rekord

1. Versionskonflikt bei Abhängigkeiten
   Der Fallstrick ist die Frage der Versionierung der Abhängigkeiten, insbesondere müssen die Versionen von PyTorch und xformers übereinstimmen. Die Versionskombinationen, die ich oben aufgeführt habe, wurden wiederholt getestet und funktionieren perfekt.
2. Netzwerkproblem
   Wissenschaftlicher Internetzugang. Wenn Sie es wirklich nicht herunterladen können, empfehlen wir die Verwendung einer Spiegelquelle.

Chinesische Lokalisierung

Geben Sie die Schnittstelle ein und wählen SieErweiterungenKlicken Sie aufLaden von(Fracht usw.) Ladung

ausfindig machen.zh_CN LokalisierungStreik (auf der Tastatur)Installieren Sie

Nach der Installation sehen Sie auf dem Bildschirm der installierten Plugins die

Dann komm.BenutzeroberflächeSchnittstellen

Optionzh_CN

Einstellungen übernehmen und die Benutzeroberfläche neu starten

Nach dem Neustart der Webui ist die Oberfläche bereits auf Chinesisch.

Generierte Bilder für Tests und lief erfolgreich!