Stable Diffusion 的搭建和测试

硬件要求：

至少 30 GB 的硬盘空余空间

至少 4GB 显存的独立显卡（最好是N卡）

（没有显卡也可以跑，但是速度会很慢，且该文章没有介绍GPU的部署方式）

最近在网上看到了一些据说用AI生成的照片，我一开始还不相信这是AI生成的，直到我亲自部署并尝试才相信。

那么下面就来和各位分享一下我搭建Stable Diffusion的过程，以及用Stable Diffusion生成的照片。

首先，我们之前已经介绍过如何搭建方便的 AI 开发环境，还没有搭建的可以翻一下之前的文章：一劳永逸的AI开发环境搭建教程

除了之前介绍的 conda 外，我们还需要安装 Git，安装十分简单，此处不再赘述。下载链接：Git - Downloads (git-scm.com)

这两样都准备好之后，就可以开始安装了。

用 git 将工程克隆下来，并且进入这个目录：

1 2	git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui

由于目前最新的 WebUI 已经自带了一键安装程序，所以我们这里可以直接 call 自带的安装程序，这个安装程序会自动创建python虚拟环境，自动下载依赖包，一键就能完成安装（这里使用 Git 克隆的时候可能会存在网络问题，请自行解决）：
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call webui.bat
安装完成后就可以直接运行了，这里运行也是直接在 conda 的SD-WebUI虚拟环境中call webui.bat即可
为了方便之后的使用，我这里写了一个一键运行的脚本（这里的 miniconda 路径需要根据你本地的情况做修改）：

一键运行.bat：
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call C:\Users\Frspble\miniconda3\Scripts\activate.bat C:\Users\Frspble\miniconda3
call conda activate SD-WebUI
call webui.bat
当提示Running on local URL: http://127.0.0.1:7860时，代表 webui 已经运行成功，打开http://127.0.0.1:7860这个链接就可以看到 webui 的界面了。

下面分享一些常用的 WebUI 插件和设置：

在设置-用户界面-快捷设置列表这里可以填入 sd_model_checkpoint, sd_vae, CLIP_stop_at_last_layers

这样在界面上方就可以快捷切换 VAE 和 CLIP跳过层。

常用插件：

名称	英文名	链接
简体中文语言包	stable-diffusion-webui-localization-zh_CN	https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
双语对照翻译	sd-webui-bilingual-localization	https://github.com/journey-ad/sd-webui-bilingual-localization)
ControlNet	sd-webui-controlnet	https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git