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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；
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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-urlhttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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
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；
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；
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/
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
第一次运行会比较慢，要下载一个3.94g的文件
出现这个就表示启动好了
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