如何在Linux上部署Stable Diffusion

在Linux上部署Stable Diffusion可以分为几个步骤，包括准备硬件和软件环境、安装依赖项、克隆和配置仓库、下载模型、启动服务以及使用WebUI进行操作。以下是详细的步骤指南：

硬件要求

• GPU: 最低需4GB显存（推荐RTX 3060及以上，8GB显存）。
• 内存: 建议16GB及以上。
• 存储: 至少20GB可用空间（模型文件通常占用2-7GB）。。

软件环境

安装Python

sudo apt update
sudo apt install python3.10 python3-pip

安装CUDA和cuDNN

根据你的CUDA版本，从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。然后安装对应的cuDNN库。

安装依赖库

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install -r requirements.txt

部署步骤

克隆仓库

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

配置和启动

• 手动部署:

1. 安装Python和Git（如果尚未安装）。
2. 克隆WebUI仓库。
3. 进入仓库目录，安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

1. 启动WebUI：

./webui.sh

1. 在浏览器中访问 http://localhost:7860。

• 使用整合包:

对于不想手动安装依赖的用户，可以使用整合包。例如，秋叶大大提供的整合包可以直接解压并使用。。

使用WebUI

1. 访问WebUI: 在浏览器中输入 http://localhost:7860。
2. 配置模型和参数: 选择预训练模型，输入提示词和其他参数进行图像生成。
3. 保存和分享图像: 生成的图像可以保存到本地，并通过WebUI进行分享。。

优化建议

• 使用xformers加速库：

pip install xformers==0.0.21

• 启用--xformers参数提升渲染速度。。

以上步骤应该可以帮助你在Linux上成功部署并使用Stable Diffusion。如果在安装过程中遇到问题，可以参考相关的教程或在社区寻求帮助。