Windows10 AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui 本地部署

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Windows10 AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui 本地部署

文章目录

前言

非常简单的前言这就是一个简单介绍部署流程的文章。如有不全敬请谅解。
下面根据网上的资料对部分名词简要介绍一下
stable diffusion是一个基于潜在扩散模型Latent Diffusion Models的一个 文本到图像(text to image)生成模型能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。
AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui则是一个基于stable diffusion可以便捷部署的离线框架其实就是封装了UI以及一些功能让我们能通过可视化界面而不是通过命令行参数使用SD进行绘画创作。
使用stable-diffusion-webui需要我们先行下载已经训练过的模型根据使用的模型将生成使用模型的风格的图片。模型的下载方式将在接下来进行介绍。
下面将详细介绍部署stable-diffusion-webui的具体流程。

一、前期准备

在开始部署前我们可以先准备好一些需要的东西。

1.Python

请注意为保证准确性Python版本至少为3.10.6点击这里直接下载
想使用更高版本的Python也可以去官网下载

2.git

在后续的部署过程中会使用到git点击这里直接下载

3.stable-diffusion-webui存储库

这个分两种情况你可以使用git直接将库导到本地也可以去github上自行下载仓库
使用git的方式将在接下来的流程中介绍这里介绍直接下载的情况。点击这里进入github网页
点击下图所示的Code / Download ZIP即可你也可以点击这里直接下载
在这里插入图片描述

4.模型

stable-diffusion-webui需要有已经训练过的模型才能进行使用下面提供一些模型的下载地址

另外下面是两个常用的下载模型的网站可以直接去搜模型下载
huggingfacel
civitai

VAE文件会让图像更加拟人点击这里下载

此外一些我使用过的模型和一些”优质“模型我会放在文末。
Anything-v4.5 擅长漫画
chilloutmix 真人效果
CounterfeitV25_25 动漫风格
dreamlike 高质量动漫艺术

5.必须文件

注意这一步可以先跳过
stable-diffusion-webui本体在第一次运行webui-user.bat时需要下载一些必须文件这一步有可能会因为网络问题出现错误如果不嫌麻烦可以先行直接把这些文件下载安装。下面提供各依赖文件的下载

下面是python包

以上这些文件的操作步骤请点击这里跳转
当然这些我也会放在文末的资源整合中

二、部署步骤

1.安装Python

安装Python没什么好说的吧记得勾选上Add Python 3.10 to PATH就行
在这里插入图片描述

2.安装git

这个也没什么好说的吧打开.exe然后一路next->就行

3.stable-diffusion-webui存储库

首先为了防止你使用的时候空间不足综合考虑下至少需要空余空间为15G的盘来存放文件然后新建一个文件夹用于存放文件并重命名。
如果你之前已经在github下载了stable-diffusion-webui-master.zip那就解压到新建的文件夹中。
在这里插入图片描述

如果使用git则需要打开cmd用cd命令进入到对应文件夹中然后使用git将库拉到本地
在这里插入图片描述

git命令如下

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

4.修改webui-user.bat文件

首先我们打开本地的stable-diffusion-webui文件夹找到webui-user.bat文件右键点击编辑下面是我的内容可以参考修改。

@echo off

set PYTHON=C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe
set GIT=
set VENV_DIR=venv
set COMMANDLINE_ARGS=
git pull
start http://localhost:7860/
call webui.bat

需要注意的是在set PYTHON=后方填写你安装的python的路径如果忘了的话可以在快捷方式单击右键点击属性查看
在这里插入图片描述

如果GPU VRAM小于4GB的话可以set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attentio
电脑RAM小于8GB的话可以set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --opt-split-attention
除此之外git pull命令用于从远程获取代码并合并本地的版本(但不建议频繁更新)start http://localhost:7860/是直接打开网页(可视化界面)如果没有刷新出来不用着急等bat运行完毕后刷新即可出现界面。

5.放置模型及相关文件

将下载下来的模型放置在相应的位置注意把下载下来的.ckpt文件和.safetensors文件放置在下图所示的Stable-diffusion文件夹下

如果是Lora请记得放在下图的Lora文件夹下。(Lora一般大小为几十-几百M)注意首次部署可能没有lora文件夹暂时不用管。

VAE文件请放在下图中的VAE文件夹下
在这里插入图片描述

6.运行webui-user.bat

注意这一步可能会出现很多问题这里会对常见问题进行说明其余问题将在文末进行更新总结。

双击运行webui-user.bat。
注意它可能会报错提示你升级pip版本你只需要cd到对应目录然后运行一下命令python.exe -m pip install --upgrade pip升级一下pip就行。
注意由于它会自己使用git下载文件但还是很有可能出现即使科学上网仍然下载不下来的情况
这时候有以下几种方法

  1. 使用GitHub Proxy
    打开launch.py文件把def prepare_environment():下所有https://github.com/前添加https://ghproxy.com/
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 使用开发者边车
    访问github下载点击前往网页然后把代理服务系统代理Git.exe打开以及应用里面的pip加速改为aliyun镜像
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  3. 添加镜像

  4. 直接在科学上网软件处打开cmd去运行webui-user.bat

  5. 直接下载所需要的各种文件这一步请前往文件下载
    操作步骤
    下载完成之后请新建一个文件夹并命名为repositories用于放置5个依赖文件
    在这里插入图片描述
    然后把5个依赖文件压缩包全部解压去掉-main或-master后缀按照图中命名放在repositories文件夹下
    在这里插入图片描述
    文件下载列出的3个python包非常容易报错所以建议自行安装。下载后解压到stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下venv是在编辑.bat的时候的set VENV_DIR=venv所以这里根据你的命名修改。
    CLIP和open_clip的方法如下
    打开cmdcd到stable-diffusion-webui\venv\Scripts\open_clip-main或者CLIP-main下。
    使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe setup.py build install安装。
    GFPGAN的方法如下
    打开cmdcd到stable-diffusion-webui\venv\Scripts\GFPGAN-master下。
    使用命令G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install basicsr facexlib安装GFPGAN的依赖。
    再使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt安装GFPGAN的依赖。
    使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe setup.py develop安装GFPGAN。

上面提供的5个选项请根据自身情况选择可以先科学上网然后双击点开webui-user.bat文件试一试出现报错再去根据相应文件进行对应的下载安装。
最后双击webui-user.bat如果最后控制台出现下面的提示时说明成功最后刷新网页成功进入ui界面

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

三、可视化界面操作简介

这里只简单介绍一下一些相应设置以及基本操作具体如何才能画出符合自己预期的图片就需要各位自行摸索了。

1.更改中文

点击Extensions选择Install from URL然后把链接粘贴过去最后点击Install等待应用成功。链接如下

https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN

在这里插入图片描述
安装完成之后重启webui点击Settings -> Reload UI

在这里插入图片描述
然后勾选上中文拓展再点击Apply and restart UI
在这里插入图片描述
再点击Settings -> User interface滑动到最底在Localization下拉框中选择zh_CN。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
最后回到最上方点击Apply settings再点击Reload UI即可切换成中文。
在这里插入图片描述

2.页面简要介绍

下面再简单介绍下界面其实切换成中文后大多的都应该懂了。提示词使用英文用逗号进行分隔比如

a girl,undercut hair,young

反面提示词为你不希望它生成的比如

bad hands,missing fingers,bad body,

采样方法中推荐采用Euler ADPM2 A DDIM
采样迭代次数中迭代不一定越多越好根据具体采样方法以及具体需求自行决定。实际使用时往往需要根据画布大小和目标是否复杂来综合考虑。对于512*512那样的标准画布与无强烈细化要求的简单场景使用Euler A / DDIM等中步数要求算法的迭代次数通常推荐30或以上40或以下。
在这里插入图片描述

3.通用提示词

正面((masterpiece)), (((best quality))), ((ultra-detailed)), ((illustration)), ((disheveled hair))
负面longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, pubic hair,extra digit,fewer digits, cropped, worst quality, low quality

文末

目前绝大多数的需要的文件已经提供下载方式我自行打包了一份文件用于内部交流使用目前由于特殊原因不提供下载地址如有需要请联系我。

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