从零开始,手把手教你Window本地化部署stable diffusion AI绘图

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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#头条创作挑战赛#

从零开始,手把手教你Window本地化部署stable diffusion AI绘图

【长文预警,多图预警】

一、前言

1.为什么要本地部署

因为没有生成数量的限制,不用花钱,不用被nsfw约束,生成时间快,不用排队,自由度高很多,可以调试和个性化的地方也更多。

如果说,会用各大在线的AI绘图平台来生成图像的话,算是ai绘画的小学生级别。

那么,如果会使用本地化部署来运行ai绘画的话,那就已经算得上是高中毕业,进入成年啦。

等你能够使用AI绘图指哪打哪,想怎么画怎么画,那就已经是大学毕业,学成归来的牛逼人物啦。

2.本地化部署的要求

本地化部署运行虽然很好,但是也有一些基本要求

(1)需要拥有NVIDIA显卡,GT1060起,显存4G以上。(已经不需要3080起,亲民不少)

(2)操作系统需要win10或者win11的系统。

MacOS平台本地化请见《如何在mac电脑本地运行stable diffusion做AI绘画

(3)电脑内存16G或者以上。

(4)最好会魔法上网,否则网络波动,有些网页打不开,有时下载很慢。

(5)耐心,多尝试,多搜索。这个教程我已经重复过2次,因此很多问题基本上都踩坑并写出来了。所以请放心,能跑通的。

我的电脑配置供大家参考,Win11,I5,NVIDIA GT1060 5G,16G

生成一张20step的图大概20-30s(若使用更高性能的电脑,生成速度更快。)

3.使用的项目Stable diffusion WebUI项目

Stable diffusion大家都知道了,是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一,属于当红炸子鸡了。

不过,stable diffusion项目本地化的部署,是纯代码界面,使用起来对于非程序员没那么友好。

而stable diffusion webui,是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。

通过可视化的网页操作,更方便调试prompt,及各种参数。

同时也附加了很多功能,比如img2img功能,extra放大图片功能等等。

(本地webui版AI绘图界面)

因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。

我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。

二、电脑环境配置

1.安装miniconda

这个是用来管理python版本的,他可以实现python的多版本切换。

下载地址:

docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

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(miniconda下载截图)

安装时按默认的一路next就行。

2.打开miniconda,输入conda -V 弹出版本号即为正确安装

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(开始-输入mini-找到miniconda3打开)

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(显示conda版本,那就对了)

3.配置库包下载环境,加快网络速度(替换下载库包地址为国内的清华镜像站)

执行下面

conda config –set show_channel_urls yes

生成.condarc 文件

在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。(如我的路径是C:\Users\Administrator。)

把下面的内容全部复制进去,全部覆盖原内容,ctrl+s保存,关闭文件。

channels:
– defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i 清除索引缓存,以确保使用的是镜像站的地址。

4.切换成其他盘来创建python环境

如果继续操作,会把整个项目创建在c盘,而很多人c盘容量紧张,可以创建在其他盘,比如D盘。

输入D: 然后回车。

(后来才发现这一步并不能把项目装在d盘,他仍然是在c盘,不过没关系,他很小,不会占用太多空间,那咱继续往下操作)

5.创建python 3.10.6版本的环境

运行下面语句,创建环境。

conda create –name stable-diffusion-webui python=3.10.6

系统可能会提示y/n, 输入y,按回车即可。

显示done,那就完成了。

在你的C:\ProgramData\Miniconda3\envs\stable-diffusion-webui已经创建了一个新的项目。

6.激活环境

输入conda activate stable-diffusion-webui 回车。

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7.升级pip,并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。

每一行输入后回车,等执行完再输入下一行,再回车。

python -m pip install –upgrade pip
pip config setglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

不报错就是完成了。

8.安装git,用来克隆下载github的项目,比如本作中的stable diffusion webui

前往git官网git-scm.com/download/win

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下载好后,一路默认安装,next即可。

开始菜单-输入“git”,找到git cmd。

打开并输入下面指令。

git –version

查看git的版本,显示了版本号即安装成功。

9.安装cuda

cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序,所以我们需要它。

打开NVIDIA cuda官网,

developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

(这里有人可能会打不开网页,如果打不开,请用魔法上网。)

你会发现有很多版本,下载哪个版本呢?

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回到一开始的miniconda的小窗,输入nvidia-smi,查看你的cuda版本

比如我的是11.7的版本,我就下载11.7.0的链接,

然后安装自己的系统选择win10或者11,exe local,download

下载完后安装,这个软件2个G,可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。

好了,完成这步,电脑的基础环境设置终于完事了。

下面开始正式折腾stable diffusion了。

三、stable diffusion环境配置

1.下载stable diffusion源码

确认你的miniconda黑色小窗显示的是

(stable-diffusion-weibui)D:\>

如果不是,则输入D: 按回车。(当然你也可以放在其他你想放的盘的根目录里面。

不建议放在c盘,因为这个项目里面有一些模型包,都是几个G几个G的,很容易你的C盘就满了,其他盘容量在10G以上的就都行。

放其他盘,则输入比如e: f: g: 等,然后回车即可。)

再来克隆stable diffusion webui项目(下面简称sd-webui)

接着执行

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

直到显示done即可。

注意,现在克隆的本地地址,就是下面经常提到的“项目根目录”。比如,我的项目根目录是D:\stable-diffusion-webui

2.下载stable diffusion的训练模型

在huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main

点击file and versions选项卡,下载sd-v1-4.ckpt训练模型。

(需要注册且同意协议,注册并同意协议之后即可下载)

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注:这个模型是用于后续生成AI绘图的绘图元素基础模型库。

后面如果要用waifuai或者novelai,其实更换模型放进去sd-webui项目的模型文件夹即可。

我们现在先用stable diffusion 1.4的模型来继续往下走。

3.下载好之后,请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是D:\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion

4. 安装GFPGAN

这是腾讯旗下的一个开源项目,可以用于修复和绘制人脸,减少stable diffusion人脸的绘制扭曲变形问题。

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打开

github.com/TencentARC/GFPGAN

把网页往下拉,拉到readme.md部分,找到V1.4 model,点击蓝色的1.4就可以下载。

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下载好之后,放在sd-webui项目的根目录下面即可,比如我的根目录是D:\stable-diffusion-webui

4.在miniconda的黑色小窗,准备开启运行ai绘图程序sd-webui

输入

cd stable-diffsion-webui

进入项目的根目录。

如果你安装在其他地方,也是同理。

输入盘符名称加上冒号(如c: d: e:)即可进入磁盘根目录。

输入cd..即可退出至上一级目录,

输入cd + abc即可进入abc文件夹。(如cd stable-diffusion-webui,前提是你有相应的文件夹,否则会报错)

总之,要进入sd-webui的项目根目录后,才能执行下面的指令,否则会报错。

(这个根目录是上面git clone 指令时候创建的stable-diffusion-webui根目录,不是在c盘miniconda里面的那个stable-diffusion-webui根目录。)

webui-user.bat

然后回车,等待系统自动开始执行。

直到系统提示,running on local URL: http://127.0.0.1:7860

这就代表,你可以开始正式使用AI画画啦~

注意:

这一步可能经常各种报错,需要耐心和时间多次尝试。

不要关闭黑色小窗,哪怕它几分钟没有任何变化。

如果提示连接错误,可能需要开启或者关闭魔法上网,再重新执行webui-user.bat命令。

如果不小心退出了黑色窗口,则重新点击:开始菜单-程序-打开miniconda窗口,输入

conda activate stable-diffusion-webui

并进入sd-webui项目根目录再执行

webui-user.bat

四、开始作画和调试

1.在浏览器,(比如谷歌浏览器),打开http://127.0.0.1:7860(注意,不要关闭miniconda的黑色窗口)

2.在prompt区域输入相关指令,比如beautiful landscape,然后点击右边的generate,即可生成第一张图片啦。

3.生成的状态和操作

网页会显示进度条,miniconda的黑色小窗也会显示进度条。

等进度条跑满,就能看到你生成的图啦。

如果不想生成了,可以点击interrupt停止生成,就会返回你目前为止已经生成的图片。(比如你要生成10张,已经生成了3张,点击interrupt,就会返回3张图片)

如果点击skip,就会跳过本张图片的生成,比如你想生成10张图,现在生成第3张,点击skip,第三张就不生成了,直接开始生成第四张,最后返回9张图片。

4.修改batch count数值,一次性生成多张图片

默认是1,一次性生成1张,建议一次性生成4张或者以上,这样获得满意的图片概率会大一些,可以最多一次性生成最多100张。

但写得越大,一次性生成花费的时间越长,假设一张图30秒,设置10张就是300s,5分钟,100张则是3000s,50分钟。

5.好了,那现在就本地化部署完毕了,可以开始愉快地玩耍啦,祝你玩得开心~

五、其他

1.至于其他的功能,以及prompt怎么写,由于篇幅限制,我们就后面再说啦。

但不得不说,现在sd-webui这个项目,比之前纯代码的交互,真的是好用多了,还加了很多新功能。

比如img2img功能,你可以对生成图片的一部分不满意的地方进行重新生成,比如嘴巴鼻子眼睛等。

甚至可以直接通过重新生成一部分内容的方式来换衣服。

还可以直接用extras功能放大生成的图片,最多放大4倍。(512*512 放大4倍= 2048*2048)

2.执行本教程,可能会遇到非常多的问题

我自己都是操作了2天,尝试了2-3个教程,才终于跑通,所以遇到问题很正常。

但是做好之后,真的是超开心的。

看着这个界面跳出来,眼睛都快湿润了。

原本弄了两天,昨天傍晚跑通,赶一下是可以发出来教程的,但是我觉得太好玩了,于是自己鼓捣了一晚上,生成了几百张图片,这才发出来教程。

如果你不是程序员,能一路顺风毫无阻碍,1小时之内,从0到打开可视化绘图界面,那么我会给你比一个大拇指,并由衷地赞一声,牛~

遇到问题,建议直接把问题放在搜索引擎搜索,基本上都会有答案。

技术问题建议优先选择谷歌,其次是必应,再其次是百度。

如果还是有问题的,可以直接在这篇文章下面留言,看到我都会回复,无偿,但不保证响应时间,因为还有好多其他事。

如果需要一对一指导的,请私我,可以手把手帮忙,非无偿,毕竟挺花时间的。

好了,今天先聊到这里,下次见~

<End>

参考阅读

《本地部署stable-diffusion-webui 并替换模型为waifu-diffusion(没有 NSFW 问题)》,草梅友仁,

blog.cmyr.ltd/archives/e740aac.html

图片:stable diffusion、及相关软件/网页截图。

作者简介:觉悟之坡,笔耕十年,与你分享读书的思考和智慧,还有一些好用好玩的东西。

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