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Stable Diffusion web UI 安装、启动脚本、常见问题、插件（linux）

2023-10-30

Stable Diffusion本身是一个模型，对于大多数想试试的人来说，使用这个web ui版本最合适
建议先看完再动手，虽然不难但是有门槛（主要要解决网络问题），如果深入需要会python
如果只是想试试的，建议直接下载别人打好的包，自己搭建确实很麻烦
2023.8.13更新教程 1.5.1版本

github页面：Stable Diffusion web UI

一、可能的误区

1.误区1：必须用linux或者windows

mac os也可以，但是同样在于其它的坑多，不建议在mac os上使用，当然我也没试过。

2.误区2：必须用N卡

N卡坑少，出问题容易找到答案，并不是只能N卡。A卡、i卡、cpu也可以，不过可能使用难度较大。
Nvidia显卡（Cuda）或AMD显卡（ROCm）

3.误区3：必须用conda

用conda的原因在于很多开发者通常需要多个python环境，个人部署直接装在系统就行

为了方便后期深度使用和应用，还是建议linux+N卡+conda
本人试过在windows下的部署，包括用别人打好包的，但是windows下不稳定，特别是加上很多插件或者需要深度使用的时候

二、安装所需

为了坑最少，建议按照我的方法来：

（一）操作系统

这个webui作者写的是在debian11下开发的，所以建议也用deb系，在下面三个版本系统中我都测试过
debain11/debian12/ubuntu2204

（二）硬件

1.gpu

gtx10系以上，建议rtx之后的显卡，8G以上显存，建议16G以上。
我用的是rtx4090，性价比比较高的有rtx4060ti 16g，rtx2060 12g，rtx3060 12g，rtx3090 24g

2.内存

建议32g起，我实测加载几十个模型后，可以吃掉上百G的内存，建议使用霄龙或者至强平台
内存很便宜，要给够

3.硬盘

必须有固态，否则加载非常慢

（三）其它注意事项

pip命令或python命令，有时候你会是用pip3或者python3来操作
默认是用root来操作的，如果权限不够，自行加sudo或者切换root账户

由于版本更新过快，不同版本可能差别很大（还没迭代到稳定期）
很多问题搜不到答案，只能去看源码然后修改，有时候你看到的教程在那个版本可以用，但是后面的版本就会出bug，请按照我的版本去安装，我的是全部测试过的。

二、具体安装方法-conda集成环境（debian11、12/ubuntu2204+N卡）

1.安装anaconda和cuda

anaconda使用最新版的就行
cuda不必要安装，因为conda环境里面也有，不过建议还是装一下，方便其它应用使用，顺带也装了N卡驱动
建议用cuda11.8，高版本的cuda也可以用，我实际使用12.2是没问题的

参考：cuda安装
参考：anaconda安装

2.使用conda安装环境（非必须）

官方指定3.10.6版本python（名字是sdwu）
实际这个1.5.1版本运行的是3.11.2版本的python（也可以安装3.11.2版本的）

conda create -n sdwu python=3.10.6

激活环境

conda activate sdwu

3.安装git或直接把东西下载下来

实际上git也是把文件下载下来，如果不习惯，直接下载文件也行，不用装git（我这里下载下来了）
进入目录

cd /usr/local

或用git拉取(git通常已经安装，如果没有则apt-get install git)

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

如果git没有安装，则使用

apt-get install git

附：直接下载方法,在项目目录把zip下载下来，解压即可，和git效果一样。或者在发行版里下载上传，内容是一样的。不过后面还是需要用到git，所以还安装git吧。
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

4.使用脚本

就是各种依赖的安装，如果卡住了可以看下一步的操作
下面的操作需要在conda环境中（上面的conda的sdwu）

cd /usr/local/stable-diffusion-webui

./webui.sh

脚本webui.sh默认不允许root，我这里直接修改脚本解决
那就把脚本改了，不过以后升级的时候别忘了也要改

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/webui.sh

找到

can_run_as_root=0

修改为（或者删掉下面的判断语句）

can_run_as_root=1

保存退出后运行

./webui.sh

如果出现python环境出错，使用

python3 -m venv venv/

5.如果出现卡住下载不了的问题（主要是依赖）

源下载过慢，可以切换pip源或者从单个下载，然后继续运行上面的脚本
如果报错，多半是网络不畅通导致下载组件到一半失败，同时使用国内的源会出现更新不及时导致无法正常安装。（比如这个版本已经更新了，但是国内源没更新，用pip经常会遇到这个问题）
建议多次尝试或者解决网络问题

这里后面还有几个插件，都是常用的，如果不是网络受限，安装是很容易的，如果实在无法解决网络问题，可以找别人下载好的conda环境复制过来重建环境即可

6.启动后

注意，如果linux设置了代理，是会报错的，这时候需要关闭linux代理（在/etc/profile中修改，你都改了）
在这里插入图片描述提示：To create a public link, set share=True in launch().
此时只能本地访问，web访问127.0.0.1:7860端口
这个环境可以保存下来了，用conda导出环境，然后迁移到别的设备。
允许外网访问等写在下面第三章

上面的操作可以手动进行，如果需要变成脚本一键运行，还需要调整

7.一键启动bash脚本

由于使用了conda环境，bash脚本也需要加载conda环境才能运行，我这里不修改webui.sh了，再套一个脚本
创建目录

mkdir /etc/sh && vi /etc/sh/sdwu.sh

内容如下（注意：这种conda调用方法是根据我的conda教程来的，如果你装到别的地方需要修改）
一定要按照我这个写，最后两句不要合并命令，因为官方的脚本存在一些逻辑性bug。（估计后面的版本会修改吧）

#!/bin/bash

source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh

conda activate sdwu

cd  /usr/local/stable-diffusion-webui

./webui.sh

保存退出后，授予权限

chmod +777 /etc/sh/sdwu.sh

使用下面的即可一键启动

/etc/sh/sdwu.sh

有了sh脚本，可以后台运行

nohup /etc/sh/sdwu.sh &>/dev/null &

8.systemctl 管理

必须要上一步的脚本配合才行

vi /usr/lib/systemd/system/sdwu.service

内容如下：

[Unit]
Description=sdwu
After=network.target

[Service]
Type=simple
User = root
Group = root
ExecStart=/bin/bash /etc/sh/sdwu.sh start

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动并开机启动

systemctl start sdwu && systemctl enable sdwu

如果需要关闭

systemctl stop sdwu

9.安装完后的使用

使用浏览器，打开ip:端口进入到界面，例如下面的
在这里插入图片描述主要配件的版本如下
在这里插入图片描述

三、优化

修改配置后需要重启才能生效

1.非本地127.0.0.1访问

不同版本的配置位置可能不同，按照1.5.1的版本来进行设置

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/modules/paths_internal.py

找到如下

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")

在后面的那个""中加入–listen，如果有别的参数，记得空格分开

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--listen")

设置完成后，可以使用内网穿透映射到公网上，注意不要使用默认端口，容易被扫描

2.设置访问密码

注意：密码登录可能有bug，如果开启后出现问题，则关闭
不要使用默认的7860端口，放到公网上的会被别人扫描和蹭着用（我就遇到过）

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/modules/paths_internal.py

如果有别的参数，记得空格分开

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--gradio-auth 用户名:密码")

配置完成后，再次登录就要输入密码了
在这里插入图片描述

3.安装xformers

默认是不安装xformers的，如果安装了，可以优化gpu显存使用，效果比较明显，如果你用了32G以上显卡，这一步可以省了，24g显卡实测也会爆显存。

torch: 2.0.1+cu118 适配 0.0.20版本的xformers

pip install xformers==0.0.20

修改启动脚本

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/modules/paths_internal.py

在下面添加–xformers，如果有别的参数，记得空格

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--listen --xformers")

4.汉化

如果点不开下面的链接，复制链接到浏览器地址栏再打开
里面有具体的操作步骤，我这就不再写了

github汉化项目链接

github汉化项目链接2

5.新模型的导入

上面安装的只是一个模型，后面比如更新了高的版本，可以下载 .safetensors的文件，放到指定目录下即可

找到存放位置

find / -name "*.safetensors"

我的是在

/usr/local/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

可以将其它的模型导入使用，比如自己训练的

6.使用暗黑主题

在url后面添加

?__theme=dark

比如：

127.0.0.1:7860/?__theme=dark

四、常见问题解决

1.Try adding --no-half-vae commandline argument to fix this

半精度问题，不用即可

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/modules/paths_internal.py

在后面的""后面添加–no-half-vae，如果有别的参数，记得空格分开

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--no-half-vae")

2.Error: Connection errored out

websocket问题

vi /usr/local/stable-diffusion-webui/modules/paths_internal.py

在后面的""后面添加–no-gradio-queue，如果有别的参数，记得空格分开

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--no-gradio-queue")

3.Cannot locate TCMalloc (improves CPU memory usage)

这个可以忽略，主要是优化cpu和内存的使用
安装下面的依赖解决（debian和ubuntu都是这个命令）

apt-get install libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4

五、其它相关

由于比较多，专门写链接

（一）插件

等链接

（二）模型

等链接

六、升级版本

由于更新很快，如果每次重新安装会非常麻烦

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