stable-diffusion-webui 部署记录 - 柳铃的个人笔记

一次 stable-diffusion-webui 部署记录

项目地址：[bsgit user="AUTOMATIC1111"]stable-diffusion-webui[/bsgit]

前言

　　stable-diffusion-webui 与 stable-diffusion 是俩东西，依照我的理解，stable-diffusion 是本体，是最主要的文生图大模型，是通过复杂的命令行进行操作，而 stable-diffusion-webui 则是使用Gradio框架让stable-diffusion可以通过网页可视化运行。

准备

我在这里仅记录我所拥有的环境如何部署操作，可能不全面。我可以获得的环境：
　　1. 英伟达GPU（Telsa T4）
　　2. Ubuntu22操作系统（GPU: 1*T4, CPU: 8, 显存: 16GB, 内存: 45GB）
　　3. 国内网络环境

需要准备的软件：
　　1. 安装python 3.10.6版本，也可以python 3.10.X版本。
　　2. 确保机器有安装好相关的GPU驱动，GPU驱动加对应的CUDA软件，因为GPU驱动都是和CUDA同时安装使用的。驱动版本的话，最新的就行，因为驱动一般都是向下兼容的吧。
　　3. 安装git软件。
　　4. 一个stable-diffusion模型。

是的，必要的依赖项似乎只有这几个。

开始安装

　　git clone 或下载项目文件到目录中

　　可以通过 nvidia-smi 命令查看 GPU 驱动版本和CUDA版本

　　不创建python虚拟环境安装，直接在项目根目录下执行 python launch.py 即可。执行 ./webui.sh 是创建python虚拟环境安装。

　　这里我选择的是不创建python虚拟环境安装，这会将各种python依赖直接安装到系统，十分差劲。而创建虚拟环境安装这个默认的安装方法呢，在国内的网络环境下十分费劲，因为要下载的东西全都访问不了。这里有个bug，理论上来讲使用python虚拟环境安装和使用纯净的系统安装应该是一样的，但在我这，不创建python虚拟环境反而是最快的，因为任何依赖似乎都不用再额外下载，可能与我所使用的这个系统镜像有关，需要注意。

　　可以看到，他会去git clone几个GitHub项目，这对于国内机器来说是可怕的。所以需要改一下库地址，我这使用gitee当作GitHub库镜像。这个库地址在这里：

　　把这几行替换为国内镜像就行了：

    assets_repo = os.environ.get('ASSETS_REPO', "https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui-assets.git")
    stable_diffusion_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_REPO', "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git")
    stable_diffusion_xl_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_XL_REPO', "https://github.com/Stability-AI/generative-models.git")
    k_diffusion_repo = os.environ.get('K_DIFFUSION_REPO', 'https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git')
    blip_repo = os.environ.get('BLIP_REPO', 'https://github.com/salesforce/BLIP.git')

　　之后再运行python launch.py ，emm。可以看到这次便没有了问题：