20230304更新：简化步骤，去除conda安装pytorch这一步
本文提供的方法主要用于缓解国内访问GitHub不稳定导致安装出现错误，以及通过使用国内的镜像提升安装包的安装速度，同时尽可能不影响原本的安装过程和使用体验。
注：作者目前仅在Windows平台且有NIVIDA GPU的环境下部署，理论上Linux平台同样适用。若有问题，欢迎留言。
注：由于stable-diffusion-webui官方的手动安装教程落后于版本，因此不建议遵照手动安装教程进行安装。
stable-diffusion-webui 介绍
stable-diffusion-webui 是一个基于Gradio库的Stable Diffusion的浏览器界面，可以说是AI绘画集合体，支持目前主流的开源AI绘画模型，例如 NovelAi/Stable Diffusion，有了它，我们就可以很方便地配置和生成AI绘画作品，并且进行各种精细地配置。
stable-diffusion-webui 界面
Python环境配置以及基础包安装
安装Anaconda，同时配置好清华镜像，以及Pypi镜像，方法略，网上资料比较多。
Anaconda安装完成后，运行如下命令创建并激活python3.10的环境
conda activate sdwebui
stable-diffusion-webui 的源文件下载和配置
找个空间比较大的硬盘，执行下面的命令，下载stable-diffusion-webui 的源文件。（以下命令已经过镜像加速，但可能会失效，如有问题，请给我留言）
下载完成后，用任何编辑器打开launch.py文件，进行修改，但凡出现 https://github.com 的地方，在它的前面加上https://github.moeyy.xyz/ 即可，修改完成后的结果参考如下：
clip_package = os.environ.get(CLIP_PACKAGE, “git+https://github.moeyy.xyz/https://github.com/openai/CLIP.git@d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1”)
openclip_package = os.environ.get(OPENCLIP_PACKAGE, “git+https://github.moeyy.xyz/https://github.com/mlfoundations/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b”)
xformers_windows_package = os.environ.get(XFORMERS_WINDOWS_PACKAGE, https://github.moeyy.xyz/https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl)
stable_diffusion_repo = os.environ.get(STABLE_DIFFUSION_REPO, “https://github.moeyy.xyz/https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git”)
taming_transformers_repo = os.environ.get(TAMING_TRANSFORMERS_REPO, “https://github.moeyy.xyz/https://github.com/CompVis/taming-transformers.git”)
k_diffusion_repo = os.environ.get(K_DIFFUSION_REPO, https://github.moeyy.xyz/https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git)
codeformer_repo = os.environ.get(CODEFORMER_REPO, https://github.moeyy.xyz/https://github.com/sczhou/CodeFormer.git)
blip_repo = os.environ.get(BLIP_REPO, https://github.moeyy.xyz/https://github.com/salesforce/BLIP.git)
Stable Diffusion 2.0/2.1模型的下载和配置
根据官方的信息，2.1版本模型结构和2.0版本一致，因此，两个版本的配置文件是通用的。
2.0版本：
512-base-ema.ckpt (model,config).
2.1版本：
v2-1_768-ema-pruned.ckpt（model,config）
v2-1_512-ema-pruned.ckpt（model,config）
将下载的模型文件和配置文件放到 models/Stable-Diffusion 文件夹中（没有则自行创建）
修改模型文件和配置文件名，确保对应文件名相同，例：如果模型名为768-v-ema.ckpt，则配置文件名应为768-v-ema.yaml
启动安装
上述配置完成后，执行如下命令开始进行安装：
在经历了一段时间的等待，中途可能还会出现网络错误，没关系，多试几次，最终会出现如下的一个地址：
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
这就说明本地已经部署成功，打开浏览器，输入上述地址，即可在本地进行AI绘画创作啦。
根据本地电脑显卡的性能强弱，出图速度会有所不同，但是，毕竟是自己电脑，所以慢点也是可以接受的。
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