Guía de implantación local de WebUI de difusión estable (WIN)

Recientemente, me hice cargo de un proyecto que necesita utilizar Stable Diffusion, y necesito volver a desplegar un conjunto de entorno SD. Esto no es exactamente lo mismo que mi despliegue SD anterior, y me encontré con algunos problemas durante el proceso de despliegue, y concluí un plan de instalación más perfecto, que me gustaría compartir con ustedes aquí.

Dirección del proyecto: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

Preparación medioambiental

Antes de empezar a desplegar, utilizo el siguiente entorno:

• Python 3.10.6 (se recomienda esta versión para evitar algunos problemas de compatibilidad)
• NVIDIA RTX 4090 24GB
• Windows 11
• CUDA 12.4 nativo

proceso de despliegue

Al principio instalaba las dependencias una a una, paso a paso, pero me resultaba tedioso cambiar de directorio demasiadas veces. Entonces escribí un sencillo script para automatizar el proceso.

En primer lugar, clona el proyecto principal:

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

Creación de un entorno Conda

conda create -p .Dlab python=3.10.6 -y

A continuación, cree un directorio de bibliotecas de dependencias:

mkdir -p repositories && cd repositories

Este es el script de autoinstalación que escribí para instalar todas las dependencias a la vez:

repos=(
    "Stability-AI/stablediffusion:stable-diffusion-stability-ai"
    "CompVis/taming-transformers:taming-transformers"
    "sczhou/CodeFormer:CodeFormer"
    "salesforce/BLIP:BLIP"
    "Stability-AI/generative-models:generative-models"
)

for repo in "${repos[@]}"; do
IFS=':' read -r github_path local_path <<< "$repo"
echo "Clonando e instalando $github_path..."
git clone "https://github.com/$github_path.git" "$local_path"
cd "1TP4Ruta_local"
pip install -e .
cd ...
hecho

El siguiente paso es instalar el resto de dependencias necesarias, estas son las versiones que me han salido después de pasar por los baches, y funcionan perfectamente:

# 安装基础依赖
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark --prefer-binary

# k-diffusion debe instalarse desde git.
pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git --prefer-binary

# Vuelve al directorio de inicio e instala las dependencias del proyecto
cd ...
pip install -r requisitos.txt --prefer-binario

# Estas son las versiones que he probado una y otra vez, y recomiendo instalarlas en consecuencia.
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

Por último, inicie el servicio:

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

Registro de baches

1. Conflicto de versiones de dependencia
   El problema es el versionado de dependencias, en particular las versiones de PyTorch y xformers tienen que coincidir. Las combinaciones de versiones que he listado arriba han sido probadas repetidamente y funcionan perfectamente.
2. problema de red
   Acceso científico a Internet. Si realmente no puede descargarlo, le recomendamos que utilice una fuente espejo.

Localización china

Entre en la interfaz y seleccioneExtensionsHaga clic enLoad from(de carga, etc.) carga

localicezh_CN Localizationgolpe (en el teclado)Install

Una vez instalado puedes ver en la pantalla de plugins instalados el

Entonces ven.User interfaceinterfaces

opciónzh_CN

Aplicar los ajustes y reiniciar la interfaz de usuario

Después de reiniciar el webui, la interfaz ya está en chino.

Generar imágenes para probar y ejecutar con éxito