▷ Stable Diffusion：部署

前言 随着 ChatGPT 的出现，AI 变得异常火爆，如果你不知道 AI ，好像就和这个高速发展的时代脱节了。所有最近也一直在研究 AI 相关的技术，之前也做过 私有化部署Llama，用来生成文本，部署过程很简单的，增加了不少信心，今天打算再部署一个 Stable Diffusion，用于生成图片。

环境 部署之前看了不少资料，都是说可以不用显卡，只使用CPU也可以，就是生成速度慢。资源有限，先用虚拟机部署试试。

系统CPU内存磁盘ip备注ubuntu-22.04-server4核8G200G192.168.1.248kvm虚拟机安装 安装Stable Diffusion工具有三个，分别是：

StableSwarmUI: 官方提供的WebUI，使用起来比较简单。Stable Diffusion WebUI：使用的比较多ComfyUI ：也比较常见，采用流程化的界面 因为之前用百度飞桨部署过 Stable Diffusion WebUI，觉得挺好用的，所以这次私有化部署还是采用Stable Diffusion WebUI。毕竟第一次部署，选择熟悉的可以避免踩坑。另外两种部署方式，以后有时间再研究。

创建环境 创建环境，这里采用conda来管理环境。如果没有conda环境，可以参考conda安装与使用。

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# 创建一个名为 stable-diffusion 的环境，python版本为 3.10

conda create -n stable-diffusion python=3.10

# 激活环境

conda activate stable-diffusion

# 下载项目

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

# 进入项目

cd stable-diffusion-webui

# 切换到 v1.9.4 版本

git checkout v1.9.4

# 安装依赖

pip install -r requirements.txt

下载模型下载CLIP模型文件 CLIP模型文件本来是不需要下载的，但是因为网络原因，往往下载失败，需要配合魔法才能下载成功，所以这里单独下载。下载地址：

需要魔法 clip-vit-large-patch14。

百度网盘分享 链接: https://pan.baidu.com/s/1axJdZlchmRScb7klwi6_LA?pwd=2q2h 提取码: 2q2h

下载后，将文件解压后放到项目目录下的 stable-diffusion-webui/openai 文件夹下，如果没有openai文件夹，就手动创建。

├── stable-diffusion-webui

│ ├── openai

│ │ └── clip-vit-large-patch14

│ │ ├── config.json

│ │ ├── flax_model.msgpack

│ │ ├── gitattributes.txt

│ │ ├── ILSVRC2013_devkit.tgz

│ │ ├── merges.txt

│ │ ├── model.safetensors

│ │ ├── preprocessor_config.json

│ │ ├── pytorch_model.bin

│ │ ├── README.md

│ │ ├── setuptools-40.8.0-py2.py3-none-any.whl

│ │ ├── setuptools-45.2.0-py3-none-any.whl

│ │ ├── special_tokens_map.json

│ │ ├── tf_model.h5

│ │ ├── tokenizer_config.json

│ │ ├── tokenizer.json

│ │ └── vocab.json

注： 这一步其实是可以省略从，但是因为国内网络环境问题，自动下载往往失败，所以这里单独下载。 这些文件并不是都有用，但是第一次安装，还是都下载，避免失败。

下载模型文件 Stable Diffusion WebUI 提供了多种模型，可以根据需要选择，这里先下载一个2.1版本的模型体验一下。 https://huggingface.co/webui/stable-diffusion-2-1/tree/main

下载下来后，将文件解压到 stable-diffusion-webui/models 文件夹下。

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stable-diffusion-webui

├── models

│ ├── Stable-diffusion

│ │ ├── Put Stable Diffusion checkpoints here.txt

│ │ └── v2-1_768-ema-pruned.safetensors

注： 这一步也可以启动后进行，启动时没有模型，会自动下载一个，但是因为网络环境原因，可能失败，所有这里先下载好。

启动前准备 启动前，需要根据自己的环境，修改配置文件。我是通过conda来管理环境，所以需要修改一下 webui.sh 文件。

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# vi webui.sh

# 因为我是通过conda来管理环境，所以需要把use_venv=1改为use_venv=0

use_venv=0

# 如果你是通过root运行，还需要把can_run_as_root=0改为can_run_as_root=1

can_run_as_root=1

# 因为我的机器没有GPU，所以需要在最后添加 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1

# 添加启动参数，但是我这里添加好像没起啥作用

# export COMMANDLINE_ARGS="--listen --gradio-auth mmy83:mmy83 --use-cpu all --lowvram --no-half --precision full --skip-python-version-check --skip-torch-cuda-test --enable-insecure-extension-access"

启动服务 1

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# --listen 监听服务

# --gradio-auth mmy83:mmy83 开启认证并设置账号密码

# --use-cpu all 使用cpu

# --lowvram 使用低画质

# --skip-torch-cuda-test 跳过CUDA检查

# --enable-insecure-extension-access 这个参数用于允许安装插件

./webui.sh --listen --gradio-auth mmy83:mmy83 --use-cpu all --lowvram --skip-torch-cuda-test --precision full --no-half

注： 如果是本机安装，不需要--gradio-auth mmy83:mmy83参数，也不需要登录，但是访问地址只能是本机访问http://127.0.0.1:7860。

问题解决 1

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

这个问题是因为缺少libGL.so.1，安装即可解决。

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pip uninstall opencv-python -y

pip install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

访问服务 访问服务，使用浏览器访问 http://192.168.1.248:7860

测试提示词正面提示词:

1 girl a 24 y o woman, blonde, dark theme, soothing tones, muted colors, high contrast, look at at viewer, contrasty , vibrant , intense, stunning, captured in the late afternoon sunlight, using a Canon EOS R6 and a 16-35mm to capture every detail and angle, with emphasis on the lighting and shadows, late afternoon sunlight, 8K

反面提示词:

(deformed, distorted, disfigured, doll:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, 3d, illustration, cartoon, flat , dull , soft, (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs,

效果

模型下载站点网上有很多人分享了很多的模型，可以下载使用，这里推荐两个站点：

国外站点（需要魔法）： https://huggingface.co/国外站点（需要魔法）： https://civitai.com/国内站点（不需要魔法）： https://www.liblib.art/注： 下载的时候注意，这些站点提供的模型的类型分为：CHECKPOINT 、LORA，上面下载的是CHECKPOINT，而不是LORA。 整体安装下来其实并不麻烦，主要是网络环境问题，下载失败，需要魔法。而且模型文件都很大。 由于使用CPU，生成速度确实很慢，5分钟左右才可以生成一张。