Ubuntu系统安装开源绘图工具Stable Diffusion

# Ubuntu系统安装开源绘图工具Stable Diffusion

# 系统环境

操作系统：Ubuntu 22.04.2 LTS

Ubuntu 22.04.4 LTS

CPU: i5-10400F

内存：32G

硬盘： 512G SSD

显卡： NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB

内网IP: 192.168.1.21

# Docker安装

# 安装docker

curl -sSL https://get.docker.com/ | sh

systemctl start docker

systemctl enable docker.service

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# 基于Docker安装Diffusion Webui（安装失败）

参考： https://hub.docker.com/r/siutin/stable-diffusion-webui-docker

# Run with CUDA

拉取镜像：

# docker pull siutin/stable-diffusion-webui-docker

创建目录：
# mkdir /root/stable-diffusion

# docker run -itd --name sdw --gpus all --network host   -v /root/stable-diffusion/models:/app/stable-diffusion-webui/models   -v /root/stable-diffusion/outputs:/app/stable-diffusion-webui/outputs   --rm siutin/stable-diffusion-webui-docker:latest-cuda   bash webui.sh --share
 
 
输出消息： 
Stable diffusion model failed to load
Applying attention optimization: Doggettx... done.
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

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# 模型下载失败报错：

Stable diffusion model failed to load
Applying attention optimization: Doggettx... done.
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

Could not create share link. Missing file: /app/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/gradio/frpc_linux_amd64_v0.2. 

Please check your internet connection. This can happen if your antivirus software blocks the download of this file. You can install manually by following these steps: 

1. Download this file: https://cdn-media.huggingface.co/frpc-gradio-0.2/frpc_linux_amd64
2. Rename the downloaded file to: frpc_linux_amd64_v0.2
3. Move the file to this location: /app/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.10/site-packages/gradio
Startup time: 279.3s (prepare environment: 1.7s, import torch: 3.1s, import gradio: 0.7s, setup paths: 0.8s, initialize shared: 0.1s, other imports: 0.5s, list SD models: 135.2s, load scripts: 0.4s, create ui: 0.5s, gradio launch: 136.3s).

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由于网络问题，模型下载失败。

查看镜像

# docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                                                      COMMAND                   CREATED         STATUS         PORTS                                       NAMES
12f384716f6d   siutin/stable-diffusion-webui-docker:latest-cuda           "/opt/nvidia/nvidia_…"   4 minutes ago   Up 4 minutes                                               sdw

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使用浏览器访问：IP+端口，http://127.0.0.1:7860

# 普通安装 Stable Diffusion（安装失败）

如果通过docker安装成功之后，这步可以不用操作。

# 一、建立安装空间和python虚拟环境

在硬盘上建立一个AiSpace的文件夹，未来所有的安装和配置都在这个文件夹下进行。

$ sudo -i
在root用户下操作
# mkdir StableDiffusion

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在StableDiffusion文件里建立虚拟环境。

cd   StableDiffusion
apt install python3.10-venv
python3.10 -m venv .

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进入到Python虚拟环境

source bin/activate

# 二、在Python虚拟环境下，进行Stable Diffusion的基础安装

在StableDiffusion目录下，clone到Stable Diffusion文件。直接stable-diffusion-webui，省点事儿。

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

进入到stable-diffusion-webui，安装运行需要的包。

cd stable-diffusion-webui

修改pip源为阿里:
step1 设置pip的全局安装源为阿里云镜像
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
step2 设置pip安装时信任的主机地址
pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com


升级pip：
python3 -m pip install --upgrade pip 

pip3 install -r requirements_versions.txt

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小提示：

1、pip一开始用的清华的源，不知道为什么有一些包找不到或者不兼容，很费解。换成阿里的就好用了。

2、basicsr安装的及其费尽，耗时特别长，没找到什么好的解决办法。

3、如果cache里面有了以前的包，如果没什么其他项目的关联，可以考虑先删除干净。目录是～/.cacha/pip

# 三、启动Stable Diffusion

python launch.py

运行的时候，还会安装很多的包。一定要保证github的访问畅通。如果连接断开了，就再次执行命令，直到运行成功

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 227.0s (prepare environment: 85.5s, import torch: 3.6s, import gradio: 0.6s, setup paths: 0.7s, initialize shared: 0.1s, other imports: 0.6s, list SD models: 135.0s, load scripts: 0.3s, create ui: 0.4s, add APIs: 0.1s).

有报错：no module 'xformers'. Processing without

pip3 install transformers



后台运行，并且把错误日志输出到文件中：
source /home/star/StableDiffusion/bin/activate
nohup python launch.py >/dev/null 2> stable-diffusion-webui.log &amp;

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在浏览器中输入IP+7860 端口访问 Stable Diffusion

# 利用Anaconda进行安装（安装失败）

# 1.下载安装包

mkdir sd
cd sd
wget http://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

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除了上面的下载方式，也可到清华软件镜像站 (opens new window)直接下载安装包，并上传到主机上

# 2.安装Anaconda

bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

# 3.安装完成

$ conda info
     active environment : base
    active env location : /home/star/anaconda3
            shell level : 1
       user config file : /home/star/.condarc
 populated config files : 
          conda version : 4.5.11
    conda-build version : 3.15.1
         python version : 3.7.0.final.0
       base environment : /home/star/anaconda3  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/linux-64
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
          package cache : /home/star/anaconda3/pkgs
                          /home/star/.conda/pkgs
       envs directories : /home/star/anaconda3/envs
                          /home/star/.conda/envs
               platform : linux-64
             user-agent : conda/4.5.11 requests/2.19.1 CPython/3.7.0 Linux/6.5.0-35-generic ubuntu/22.04 glibc/2.35
                UID:GID : 1000:1000
             netrc file : None
           offline mode : False

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# 4.Anaconda简单使用


1、创建环境：conda create -n <env_name> <packages>
例如：conda create -n python3.10.9 python==3.10.9

2、激活环境：conda activate <env_name>

3、退出环境：conda deactivate <env_name>

4、查看已安装的环境信息：conda env list

5、复制环境：conda create -n <new_env_name> --clone <origin_env_name>

6、删除环境：conda env remove -n <env_name>

7、保存环境信息到environment.yaml文件中：conda env export > environment.yaml

8、通过environment.yaml环境文件创建文件： conda env create -f environment.yaml

9、查看已安装的包：conda list

10、搜索包：conda search <package_name1>

11、安装包：conda install <package_name1> <package_name2>

12、卸载包：conda remove <package_name>

5).虚拟环境创建好之后建议：升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：

python -m pip install --upgrade pip

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# 5.克隆 stable-diffusion-webui 项目

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

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# 激活你的python3.10的虚拟环境

# 1.安装pytorch

$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Thu_Nov_18_09:45:30_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.5, V11.5.119
Build cuda_11.5.r11.5/compiler.30672275_0

具体需要根据你们自己的cuda version版本去对应下载


阿里云的命令，因为cuda version是10.2
pip install torch==1.11.0+cu102 torchvision==0.12.0+cu102 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

华为云上的命令，cuda version是11.2
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

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# 2.安装webui依赖


cd stable-diffusion-webui

先执行：
pip install -r requirements_versions.txt
再执行：
pip install -r requirements.txt

这边有可能有一些小坑需要注意:如果有一些包安装不上，你可以自己pip install 对应包，还有就是我在华为云上安装的时候，一开始一直有问题，发现是因为华为云pip直接调用的是https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple，导致很多包装不上，这边你可以切换到清华源上https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/。

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# 更换中文

选择Extensions菜单 ---> 选择Available --->Extension index URL使用默认的地址就可以

将ads，localization，installed勾选掉

点击 Load from

在列表里面找到“Zh_CN Localization”，点击Install

选择Settings→User interface，下拉找到Localization栏，选择zh_CN

点击保存设置，并重启

更换中文成功

# 下载模型

由于我的系统是国内网络，下载模型会很慢，报错。在其他电脑（有科学上网）上浏览器输入 https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors 这个地址下载，在上传到 stable-diffusion-webui 目录中。

或者用国内的网站下载

启动Stable Diffusion时会

Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" to /home/star/StableDiffusion/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
Stable diffusion model failed to load

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这时：

# ll /home/star/StableDiffusion/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
-rw-r--r-- 1 root root 4265146304  5月 22 10:04 /home/star/StableDiffusion/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

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# 国内下载模型

由于huggingface连不上，所以需要使用huggingface的镜像地址来下载。考虑到下载过程比较慢，所以考虑先下载到本地再使用。

模型文件：v1-5-pruned-emaonly.ckpt，v1-5-pruned-emaonly.safetensors

模型下载地址：互链高科 (opens new window) https://aliendao.cn/models/runwayml/stable-diffusion-v1-5#/

把模型下载到\models\Stable-diffusion目录中

在项目的目录下，创建.cache/huggingface/openai/clip-vit-large-patch14文件夹，然后下载参数文件放在里面

cd /home/star/StableDiffusion/stable-diffusion-webui
mkdir -p .cache/huggingface/openai/clip-vit-large-patch14
cd .cache/huggingface/openai/clip-vit-large-patch14

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参数文件：vocab.json，tokenizer_config.json，special_tokens_map.json，merges.txt，config.json

参数文件下载地址：互链高科 (opens new window) https://aliendao.cn/models/openai/clip-vit-large-patch14#/

# 修改项目代码

文件：repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py

第100行的__init__方法中，version是openai/clip-vit-large-patch14，把这个值改为自己的保存参数文件的目录

vim repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py

把 def __init__(self, version="openai/clip-vit-large-patch14", device="cuda", max_length=77,

改成你自己的地址：

def __init__(self, version="/home/star/StableDiffusion/stable-diffusion-webui/.cache/huggingface/openai/clip-vit-large-patch14", device="cuda", max_length=77,

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星哥私有教程

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# 系统环境

# Docker安装

# 安装docker

# 基于Docker安装Diffusion Webui（安装失败）

# Run with CUDA

# 模型下载失败报错：

# 普通安装 Stable Diffusion（安装失败）

# 一、建立安装空间和python虚拟环境

# 二、在Python虚拟环境下，进行Stable Diffusion的基础安装

# 三、启动Stable Diffusion

# 利用Anaconda进行安装（安装失败）

# 1.下载安装包

# 2.安装Anaconda

# 3.安装完成

# 4.Anaconda简单使用

# 5.克隆 stable-diffusion-webui 项目

# 激活你的python3.10的虚拟环境

# 1.安装pytorch

# 2.安装webui依赖

# 更换中文

# 下载模型

# 国内下载模型

# 修改项目代码