AI奇点网工具使用教程丨Stable Diffusion使用教程系列
GNU/Linux系统安装 SD
1.安装显卡驱动
卸载原驱动
代码:sudo apt remove --purge "nvidia-*" -y
安装驱动
代码:sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files //安装
2.安装 CUDA
cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序,如果原来装过CUDA ToolKit请先卸载。
CUDA官网下载地址:https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive
在选择CUDA版本之前,你需要查看你的CUDA版本,你可以通过以下步骤查看你的CUDA版本:
注意:如果输入nvidia-smi报错,请将命令行的路径切换到 /C:Program Files NVIDIA Corporation NVSMI 再试。
3.安装Anaconda
安装Python、wget、git
安装 Anaconda
下载地址:https://www.anaconda.com/
安装时选择添加环境变量,因为你电脑如果已经安装了Python, 选择第二个可能会版本冲突,如果你想整个系统都用anaconda的python,那就勾选上:
创建Python 3.10.6的虚拟环境
拷贝Stable Diffusion WebUI保存库
将Stable Diffusion WebUI拷贝至用户家目录
(选择性) 将Anything v4.5模型下载至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录。
wget -nc -P ~/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/resolve/main/anything-v4.5-pruned.safetensors -O anything-v4.5-pruned.safetensors
启动虚拟环境:
想要于bash script自动以conda启动虚拟环境,可以把这二行加入至webui-user.sh顶端:
于conda环境下,最好使用conda指令来安装套件。不过Stable Diffusion WebUI仍偏好以pip创建虚拟环境。
pip源永久配置:
设置启动参数
用 VIM 编辑 webui-user.sh。
显卡VRAM在8GB以上,将 # COMMANDLINE_ARGS= 替换成 COMMANDLINE_ARGS=--xformers --enable-insecure-extension-access参 数。
若显卡VRAM小于等于4GB,将 # COMMANDLINE_ARGS= 替换成 COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention --xformers --enable-insecure-extension-access 参数。
额外加上 --listen 参数让其他电脑能以IP访问网页界面,--share 则是产生一组 Gradio 网址。
加上--xformers 可进一步减少VRAM占用,只支持Nvidia显卡。加入 --no-half-vae 减少使用VAE时算出黑图的几率。
加上--enable-insecure-extension-access 让你在网页界面直接装扩充功能。加上 --nowebui 则不会启动网页界面,单纯接收WebUI API之用。其余的可以去上一节看具体的参数。
启动Stable Diffusion WebUI
运行 webui.sh,它会自动下载PyTorch并安装依赖套件。跑完它应该会显示一组网址,本机用浏览器打开http://127.0.0.1:7860进入网页图形界面。
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GNU/Linux怎么安装stable diffusion
AI奇点网工具使用教程丨Stable Diffusion使用教程系列
GNU/Linux系统安装 SD
1.安装显卡驱动
重装显卡驱动确认显卡的型号执行命令: Ispci进入nvidia官网下载对应的驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/卸载原驱动
代码:sudo apt remove --purge "nvidia-*" -y
安装驱动
代码:sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files //安装
2.安装 CUDA
cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序,如果原来装过CUDA ToolKit请先卸载。
CUDA官网下载地址:https://developer.nvidia.cn/cuda-toolkit-archive
在选择CUDA版本之前,你需要查看你的CUDA版本,你可以通过以下步骤查看你的CUDA版本:
打开NVIDIA Control Panel,点击左下角的“系统信息”。查看“CUDA-Version”一栏,记录下你的CUDA版本。选择正确的CUDA版本之后,点击绿色的版本数字,进入CUDA的下载界面。根据你的电脑版本选择相应的软件进行下载。下载完成后,点击安装包进行安装。在安装过程中,选择“自定义高级”选项后,全部选中,确保CUDA和CUPTI完整地被安装。完成安装后,记着截屏或记下下图中的CUDA和CUDA Samples的路径,以便后续环境变量的配置。注意:如果输入nvidia-smi报错,请将命令行的路径切换到 /C:Program Files NVIDIA Corporation NVSMI 再试。
3.安装Anaconda
安装Python、wget、git
安装 Anaconda
下载地址:https://www.anaconda.com/
安装时选择添加环境变量,因为你电脑如果已经安装了Python, 选择第二个可能会版本冲突,如果你想整个系统都用anaconda的python,那就勾选上:
创建Python 3.10.6的虚拟环境
拷贝Stable Diffusion WebUI保存库
将Stable Diffusion WebUI拷贝至用户家目录
(选择性) 将Anything v4.5模型下载至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录。
wget -nc -P ~/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/resolve/main/anything-v4.5-pruned.safetensors -O anything-v4.5-pruned.safetensors
启动虚拟环境:
想要于bash script自动以conda启动虚拟环境,可以把这二行加入至webui-user.sh顶端:
于conda环境下,最好使用conda指令来安装套件。不过Stable Diffusion WebUI仍偏好以pip创建虚拟环境。
pip源永久配置:
设置启动参数
用 VIM 编辑 webui-user.sh。
显卡VRAM在8GB以上,将 # COMMANDLINE_ARGS= 替换成 COMMANDLINE_ARGS=--xformers --enable-insecure-extension-access参 数。
若显卡VRAM小于等于4GB,将 # COMMANDLINE_ARGS= 替换成 COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention --xformers --enable-insecure-extension-access 参数。
额外加上 --listen 参数让其他电脑能以IP访问网页界面,--share 则是产生一组 Gradio 网址。
加上--xformers 可进一步减少VRAM占用,只支持Nvidia显卡。加入 --no-half-vae 减少使用VAE时算出黑图的几率。
加上--enable-insecure-extension-access 让你在网页界面直接装扩充功能。加上 --nowebui 则不会启动网页界面,单纯接收WebUI API之用。其余的可以去上一节看具体的参数。
启动Stable Diffusion WebUI
运行 webui.sh,它会自动下载PyTorch并安装依赖套件。跑完它应该会显示一组网址,本机用浏览器打开http://127.0.0.1:7860进入网页图形界面。
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