20240203在Ubuntu20.04.6下配置stable-diffusion-webui.git
2024/2/3 11:55
【结论：在Ubuntu20.04.6下，生成512x512分辨率的图像，大概需要11秒钟！】
前提条件，可以通过技术手段上外网！^_
首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】800￥
2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。
2、安装Torch
3、配置whisper
【本文以这个教程为主】
https://www.bilibili.com/read/cv24784581/
Stable Diffusion云服务器部署完整版教程
【这个没有走通】
https://www.toutiao.com/article/7222852915286016544/
从零开始，手把手教本地部署Stable Diffusion AI绘画 V3版 (Win最新)
（二）配置运行环境
利用anaconda是它集成了很多我们需要的安装包，只要安装它一个，python下载、环境配置那些都不用我们再去设置，使用起来比较方便。
1、配置Anaconda
1、下载anaconda【深圳联通下载不了】
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-0-Linux-x86_64.sh
若遇到这种不能下载的，前面加上 -U NoSuchBrowser/1.0
wget -U NoSuchBrowser/1.0 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-0-Linux-x86_64.sh
2.安装anaconda，提示enter按回车，提示yes or no的地方全部输入yes即可。vscode不安装
bash Anaconda3-2023.03-0-Linux-x86_64.sh
【不需要修改】
3.找到.bashrc这个文件并修改，修改文件有两种方式：
①通过vim修改。
#用vim打开.bashrc文件
vim ~/.bashrc
#再按i开始insert，将以下内容添加到文件最后一行
export PATH=$PATH:/home/ubuntu/anaconda3/bin
#按Esc并输入:wq即为保存退出文件再保存退出
:wq
②也可以通过编辑器修改，找到.bashrc文件直接输入内容即算保存
4.如果输入conda，提示找不到命令的话执行下source，（执行一次即可，以后都不用再 source 了，启动 Ubuntu会自动source）
source ~/.bashrc
然后验证下
conda info
至此anaconda已经安装完毕
2、安装pytorch
1.去pytorch官网配置自己服务器所需要的pytorch
pytorch官网
https://pytorch.org/get-started/locally/
Pytorch build选择stable稳定版，操作系统是linux，由于上面我安装了anaconda所以package选择conda，语言python，我的CUDA是12.0所以选择了CUDA11.8，最后获取comand
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
2、pytorch需要安装到anaconda的虚拟环境中，所以使用conda时需要先有一个虚拟环境并进入
#若还没有虚拟环境需要创建一个，<env_name>是环境名称，python选择指定的版本，sd需要的python>3.10 #conda create -n <env_name> python=x.xx.x
conda create -n sd python=3.10.11
#启动虚拟环境，activate就是启动，sd是环境名称
conda activate sd
然后再执行pytorch的安装
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
如果出现提示需要升级conda版本的就输入，没有的话就跳过这步。我这里没截到图，会有个wanning的，注意看
conda update -n base -c defaults conda
验证安装结果
#首先要启动我们的sd虚拟环境，因为我们所有与stable diffusion有关的配置环境都是建立在这个虚拟环境之下的python，pytorch等都是如此
#进入虚拟环境
conda activate sd
#进入python环境
python
#导入torch
import torch
#查看torch的版本
torch.version #各有两条下划线
#查看cuda版本
torch.version.cuda
#查看GPU是否运行
torch.cuda.is_available()
#退出
exit()
（三）安装sd-webui
1、启动sd
1.将sd webui clone到服务器上，此处我用了镜像。【下载异常了】
git clone https://github.moeyy.xyz/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
(sd) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$
(sd) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
Cloning into 'stable-diffusion-webui'...
remote: Enumerating objects: 31156, done.
remote: Counting objects: 100% (159/159), done.
remote: Compressing objects: 100% (100/100), done.
remote: Total 31156 (delta 81), reused 110 (delta 48), pack-reused 30997
Receiving objects: 100% (31156/31156), 33.66 MiB | 7.55 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (21819/21819), done.
(sd) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ du -sh stable-diffusion-webui/
39M stable-diffusion-webui/
(sd) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$
(sd) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ tar zcvf stable-diffusion-webui99.tar.gz stable-diffusion-webui/
【不处理】
2.链接换源。打开stable-diffusion-webui/modules/launch.until.py文件，替换以下内容
torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', "pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2")
【不处理】
3.每个https://github.com/ （就在上一步的下面几行，每一个网址都要改）链接前面添加https://ghproxy.com/，替换为以下内容
gfpgan_package = os.environ.get('GFPGAN_PACKAGE', "https://ghproxy.com/https://github.com/TencentARC/GFPGAN/archive/8d2447a2d918f8eba5a4a01463fd48e45126a379.zip")
clip_package = os.environ.get('CLIP_PACKAGE', "https://ghproxy.com/https://github.com/openai/CLIP/archive/d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip")
openclip_package = os.environ.get('OPENCLIP_PACKAGE', "https://ghproxy.com/https://github.com/mlfoundations/open_clip/archive/bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip")
stable_diffusion_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_REPO', "https://ghproxy.com/https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git")
taming_transformers_repo = os.environ.get('TAMING_TRANSFORMERS_REPO', "https://ghproxy.com/https://github.com/CompVis/taming-transformers.git")
k_diffusion_repo = os.environ.get('K_DIFFUSION_REPO', 'https://ghproxy.com/https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git')
codeformer_repo = os.environ.get('CODEFORMER_REPO', 'https://ghproxy.com/https://github.com/sczhou/CodeFormer.git')
blip_repo = os.environ.get('BLIP_REPO', 'https://ghproxy.com/https://github.com/salesforce/BLIP.git')
4.先进入虚拟环境
#启动虚拟环境，因为刚刚上面我们已经创建过虚拟环境了
conda activate sd
5.先定位到的stable-diffusion-webui项目下
cd stable-diffusion-webui
6.第一次启动sd，sd会安装基础的配置，这里等待一段时间，网速慢的个把小时，所需要的内容才会下载完毕。
#以下两者都是启动公网环境，二选一执行即可。
./webui.sh --listen #(推荐)
#或者加--share也可以
./webui.sh --share
#listen与share的区别在于listen启动的地址是0.0.0.0:7860，而share启动后是一个随机的地址。
7.第一次执行会自动下载"v1-5-pruned-emaonly.safetensors"这个模型，如果下载速度还行就耐心等待，如果网络慢的同学，可以先"ctrl+C"断开下载步骤，然后到C站随便下个大模型上传上去。
2、打开webui
后续我们启动stable diffusion时分为3个步骤：
#启动虚拟环境 conda activate sd #定位到sd根目录 cd stable-diffusion-webui #加listen是启动公网环境 ./webui.sh --listen
#启动虚拟环境
conda activate sd
#定位到sd根目录
cd stable-diffusion-webui
#加listen是启动公网环境
./webui.sh --listen
然后等待有出现http:/0.0.0.0:7860就说明已启动成功。浏览器访问http://x.x.x.x（云主机公网ip）:7860，出现stable diffusion内容即为成功。
webui界面
模型下载之后直接放到目录：Z:\stable-diffusion-webui\openai\clip-vit-large-patch14
https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main
openai/clip-vit-large-patch14
(base) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ cd stable-diffusion-webui/openai/clip-vit-large-patch14/
(base) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/stable-diffusion-webui/openai/clip-vit-large-patch14$ ll
total 6686128
drwx------ 2 rootroot rootroot 4096 2月 3 11:25 ./
drwxrwxr-x 3 rootroot rootroot 4096 2月 3 11:23 ../
-rwx------ 1 rootroot rootroot 4519 2月 3 11:11 config.json*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 1710486359 2月 3 11:17 flax_model.msgpack*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 1229 2月 3 11:11 .gitattributes*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 524619 2月 3 11:11 merges.txt*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 1710540580 2月 3 11:17 model.safetensors*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 316 2月 3 11:12 preprocessor_config.json*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 1710671599 2月 3 11:17 pytorch_model.bin*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 7947 2月 3 11:11 README.md*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 389 2月 3 11:12 special_tokens_map.json*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 1711114176 2月 3 11:17 tf_model.h5*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 905 2月 3 11:13 tokenizer_config.json*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 2224003 2月 3 11:12 tokenizer.json*
-rwx------ 1 rootroot rootroot 961143 2月 3 11:13 vocab.json*
(base) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/stable-diffusion-webui/openai/clip-vit-large-patch14$
(base) rootroot@rootroot-X99-Turbo:~/stable-diffusion-webui/openai/clip-vit-large-patch14$
【时间的关系，未完待续！】
（四）小结
虽然webui已经启动，但是我们可以看到页面下边的配置
version：当前webui的版本，我在写这份文档时最新版本就是1.4，当你们看到这份文档的时候注意使用最新版本的。
python：版本是3.10.11，这个版本会比较合适，既能用xformers，刚刚安装又不会报错，我试过3.10.12、3.11这些版本，会出现安装不上，至于原因我没去深入研究，你们想要用最新版本的话就研究下怎么配置。
torch：2.0.1+cu117，sd会用到的神经网络和cuda版本，这里我cuda只有117，但是上面我安装的cuda是11.8。我不知道为什么会降一个版本，有大佬懂得话可以评论区解答下。
xformers：N/A，等会会安装这个，能提升出图速度。
gradio：这个是AI的界面，可以不用管。
checkpoint：这个是大模型，我们还没下载，后面步骤会下载。
二、webui-user.sh文件配置
三、extensions换源
四、CheckPoint的下载
五、LoRA的下载与安装
六、VAE的下载与安装
七、ControlNet的下载与安装
八、Clip skip的配置
九、hypernetworks的下载与安装（选装）
去模型网站上下载hypernetworks的模型，然后上传到sd/models/hypernetworks文件夹中，然后在webui界面点击刷新就可以看到了
十、插件的使用
十一、其他
（一）可下载模型的网站
（二）如何让服务器不断开连接
（三）其他
#定位到models中的Stable-diffusion
cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
#用wget命令来下载sd-v1-4模型
wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt
#如果出现SSL无法连接，那么加上---no-check-certificate
wget ---no-check-certificate https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt
#如果文件太大，一次性没办法下载完，可以加上断点续传
wget ---no-check-certificate --continue https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt
十二、总结
百度：PyTorch官网
https://blog.csdn.net/K_Kelly_/article/details/131926980
安装pytorch纯小白教程||重点是要注意版本！
nvidia-smi
https://pytorch.org/get-started/locally/
https://blog.csdn.net/qq_40641338/article/details/128307575
ubuntu配置cuda环境三：安装PyTorch
https://blog.csdn.net/orinhshdh/article/details/134806663
Ubuntu22.04.3安装pytorch12.1和tensor flow2.15.0
https://blog.csdn.net/UCB001/article/details/130039154
2023-05-06 16:25:18 最详细的Ubuntu服务器搭建Stable-Diffusion教程（无显卡，仅用CPU）
报错gnutls_handshake() failed: The TLS connection was non-properly terminated
解决办法：在执行时使用http而不是https，替换
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
为：
git clone http://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
百度：Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly
出问题请看这里的解决方法：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/666288849
2023-11-11 23:50_Stable Diffusion webui 服务器搭建环境&避坑指南
模型库下载：
https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main
openai/clip-vit-large-patch14
百度：no module 'xformers'. Processing without...
https://blog.csdn.net/qq_27144923/article/details/130787220
【Stable-Diffusion-webui】No module 'xformers'. Proceeding without it. 问题解决方法（Windows）
打开项目目录下launch.py文件，找到：
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")
修改为：
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--xformers")
https://blog.csdn.net/GranteZhou/article/details/131808110
安装stable-diffusion的错误 xformers 安装解决
pip install xformer
https://www.fujieace.com/ai/no-module-xformers.html
No module 'xformers' 原因与解决方法
百度：Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
在浏览器中输入：http://0.0.0.0:7860
即可开工了！
参考资料：
http://www.ai2news.com/blog/3071169/
超易用的国产文档问答项目: langchain-ChatGLM
准备环境
按项目说明，需要安装 python 3.8，又因为使用GPU推理，所以需要手工安装torch 2.0.1 + cuda
torch 需要请自行下载cuda对应的版本 https://mirror.sjtu.edu.cn/pytorch- wheels/cu117/?mirror_intel_list
Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
百度：ubuntu stable-diffusion
https://www.bilibili.com/read/cv19811242/
【AI绘画】A卡RX580用户在Ubuntu下配置Stable-Diffusion实战（小白纯享版）
百度：git clonne repositories/generative-models
https://www.zhihu.com/question/577067020/answer/3190606301
Stable Diffusion 本地部署方法是什么？
（一）去github上下载stable-diffusion-webui-master.zip
我当时的下载链接如下：
https://codeload.github.com/ThranduilELFKING/stable-diffusion-webui/zip/refs/heads/master
（二）我解压在了本地D盘解压后路径是D:\stable-diffusion-webui-master
https://www.bilibili.com/read/cv24574966/
截止至2023-06-25 最新免魔法stable-diffusion-webui的本地安装部署方法。
一.确认本地部署硬件达到条件。（要求win10，win11等等，具体网上搜一下一大堆）
百度：stable_diffusion_xl_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_XL_REPO', "https://github.com/Stability-
Cloning Stable Diffusion XL into /home/rootroot/stable-diffusion-webui/repositories/generative-model
Cloning into '/home/rootroot/stable-diffusion-webui/repositories/generative-models'...
https://www.bilibili.com/read/cv23306752/
Stable Diffusion WebUI下载repositories超时的问题
https://www.iotword.com/10657.html
stable-diffusion-webui手动安装详细步骤（以及报错解决、踩坑）
https://blog.csdn.net/weixin_40660408/article/details/130139799
stable-diffusion-webui手动安装详细步骤（AMD显卡）
https://www.bilibili.com/read/cv18936264/
在本地部署stable-diffusion-webui
https://www.bilibili.com/video/BV1vN4y1P7nW/?vd_source=4a6b675fa22dfa306da59f67b1f22616
AI猫雷教你快速在本地部署全功能版Stable Diffusion和Waifu Diffusion
百度：sd git clone /stable-diffusion-webui.git
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia 网络
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata
https://www.bilibili.com/read/cv29388784/?jump_opus=1
【教程】利用whisper模型自动生成英文粗字幕
https://blog.csdn.net/qq_43223007/article/details/130194585
本地部署Stable Diffusion Webui AI 记录
百度：ubuntu miniconda安装教程
https://blog.csdn.net/Baby_of_breath/article/details/124041687
ubuntu安装Miniconda
效果图：
