Windown10 Stable Diffusion 安装

2023-11-23  本文已影响0人  猫爪

稍微花了点时间折腾一下,废话不多说,直接上

let's go

电脑详细配置

windows10 家庭版
32G 内存
i5 CPU 
N卡 8G  显存
2T 硬盘

1.git 是基本配置,没有一定要安装,后续Stable Diffusion 会自己 clone 一些东西
https://git-scm.com/download/win

2.N卡的 CUDA ,这东西要和Pytorch 版本匹配,我安装的是 12.3 版本,直接去官网下载安装就可以了,C盘需要一定的空间
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

3.pytorch 库, 我用的Pytorch 是目前最高版本12.1, 一定要注意 下载 GPU的版本 , 对应的python版本是310
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
*[cu121/torch-2.1.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl](https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-2.1.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl)

*[cu121/torchaudio-2.1.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl](https://download.pytorch.org/whl/cu121/torchaudio-2.1.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl)

*[cu121/torchvision-0.16.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl](https://download.pytorch.org/whl/cu121/torchvision-0.16.1%2Bcu121-cp310-cp310-win_amd64.whl)

分别下载着3个先放到一个文件夹

准备好这些我们就可以正式开始clone 库了

打开终端Cmd  进入预习准备的文件夹

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

然后安装对应的库, 可以先查看

python --version
提示是 3.10.几 就可以

创建一个虚拟环境隔开
 python -m venv venv

进入venv目录,编辑pyvenv.cfg配置文件,
将“include-system-site-packages = false”改为“include-system-site-packages = true”。
这一步的作用是允许虚拟环境中的 Python 解释器访问系统全局的 site-packages 目录。

修改完之后,用户进入`venv\Script目录 `
运行`activate`文件激活虚拟运行环境。如果有其他提示 就使用 `activate.bat`

安装一些需要的库

 pip install requirements_versions.txt
如果提示错误,可以试试
 pip install  -r  requirements_versions.txt
这个过程非常慢,如果遇到卡主的问题,可以试试关闭一些辅助的上网工具

完成后,下载模型
所有环境下载好之后,我们必须要下载一个模型,模型我们一般都是去Hugging FaceC站炼丹阁海艺Hotiq这些网站进行下载。

下载后的模型放在\models\Stable-diffusion文件夹中

然后运行

webui-user.bat

问题与解决
1.RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device,
but found at least two devices, cpu and cuda:0!

这个可以通过修改webui-user.bat 启动参数解决
set COMMANDLINE_ARGS=--precision full --no-half --lowvram --always-batch-cond-uncond --opt-split-attention

  1. --skip-torch-cuda-test, 这个命令就说明CUDA 不对,用不了GPU,使用这个就是使用CPU进行训练
手写代码
import torch
torch.cuda.is_available()
如果返回false 就证明下载的不对

解决 下载对应的 torch
torch.__version__

然后
pip uninstall torch 下载后
pip install  下载后本地存的地址 一共有3个包

最后运行跑起来


Done
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