怎样在Linux装Stable Diffusion

一、准备工作
在Linux系统上部署Stable Diffusion前，需确认硬件和软件环境满足要求：

• 硬件要求：NVIDIA显卡（显存≥4GB，推荐RTX 3060及以上）；内存≥8GB（推荐16GB及以上）；存储≥60GB SSD（用于存储模型和生成结果）。
• 软件要求：Linux发行版（如Ubuntu 20.04+、CentOS 7+）；Python 3.10+；Git；CUDA Toolkit（与PyTorch版本匹配，如CUDA 11.8+）；cuDNN（对应CUDA版本）。

二、安装基础依赖

1. 更新系统包：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y  # Ubuntu/Debian
sudo yum update -y                      # CentOS

1. 安装核心工具：

sudo apt install -y git build-essential python3.10 python3-pip  # Ubuntu/Debian
sudo yum install -y git gcc make python3.10 python3-pip        # CentOS

1. 安装Python虚拟环境工具（隔离依赖）：

python3 -m pip install --upgrade pip virtualenv

三、配置Python虚拟环境

1. 创建虚拟环境（避免与其他项目冲突）：

python3 -m venv stable_diffusion_env

1. 激活虚拟环境：

source stable_diffusion_env/bin/activate

激活后，终端提示符会显示环境名称（如(stable_diffusion_env)）。
四、安装PyTorch与核心依赖

1. 安装PyTorch（GPU版本）：

根据显卡型号选择对应CUDA版本的PyTorch（如CUDA 11.8），通过以下命令安装：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

验证安装：

import torch
print(torch.__version__)          # 应输出2.x.x
print(torch.cuda.is_available())  # 应输出True

1. 安装Stable Diffusion核心依赖：

pip install diffusers transformers accelerate safetensors ftfy

五、下载Stable Diffusion WebUI代码
克隆AUTOMATIC1111的Stable Diffusion WebUI仓库（功能最全的开源界面）：

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

六、启动WebUI（自动安装依赖）

1. 运行启动脚本：

bash webui.sh

脚本会自动安装缺失的依赖（如xformers加速库），并启动Web服务。

1. 常用参数（可选）：

• 启用xFormers加速：bash webui.sh --xformers
• 指定模型路径：bash webui.sh --medvram --precision full（节省显存）

1. 访问Web界面：

启动成功后，在浏览器中打开http://localhost:7860，即可看到Stable Diffusion的Web界面。
七、常见问题解决

1. CUDA内存不足：

添加--medvram（中等显存优化）或--lowvram（低显存优化）参数，或降低生成图片分辨率（如从512x512改为256x256）。

1. 无法加载Tokenizer：

若出现Cannot locate TCMalloc错误，安装对应库：

sudo apt install -y libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4  # Ubuntu/Debian
sudo yum install -y gperftools gperftools-devel              # CentOS

若出现HuggingFace模型下载失败（大陆用户常见问题），可手动下载模型文件（如v1-5-pruned-emaonly.safetensors），放置到models/Stable-diffusion/目录下。

1. 依赖冲突：

删除虚拟环境并重新创建，或在干净的环境中重新安装依赖。
八、可选：Docker部署（更便捷）
若不想手动配置环境，可使用Docker快速部署：

1. 安装Docker和NVIDIA Container Toolkit：

sudo apt install -y docker.io nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

1. 拉取镜像并运行容器：

docker run -d --gpus all -p 7860:7860 -v ~/stable-diffusion:/app/models --name sd-webui ghcr.io/automatic1111-webui/stable-diffusion-webui:latest

访问http://localhost:7860即可使用。