怎样让Linux安装Stable Diffusion

Linux安装Stable Diffusion的可行方案
一 方案总览与准备

• 推荐两种路径：
• 原生安装：使用 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui，在 Python 3.10 虚拟环境里一键拉取依赖并启动，适合桌面/服务器直跑。
• Docker 安装：使用官方镜像或社区镜像，数据卷挂载模型与输出，环境隔离、迁移方便。
• 硬件建议：
• GPU：NVIDIA 显卡，显存至少 4GB（推荐 8GB+，如 RTX 3060 及以上）。
• 内存：16GB+。
• 存储：可用空间 20GB+（实际会因模型变大到 60GB–100GB）。
• 基础依赖（Ubuntu/Debian 示例）：
• 安装工具与编译链：sudo apt update && sudo apt install -y git python3.10 python3-venv python3-dev build-essential
• 验证驱动与工具：nvidia-smi（查看驱动/CUDA）、nvcc --version（查看 CUDA 编译器）。

二 原生安装步骤（Ubuntu/Debian 通用）

• 克隆仓库并进入目录：
• git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
• cd stable-diffusion-webui
• 创建并激活虚拟环境（Python 3.10）：
• python3 -m venv venv
• source venv/bin/activate
• 安装依赖并启动：
• pip install -U pip
• pip install -r requirements.txt
• 可选加速：在启动前导出环境变量 export COMMANDLINE_ARGS="--xformers"（需 NVIDIA 且 PyTorch 支持）
• ./webui.sh
• 访问界面：浏览器打开 http://127.0.0.1:7860；如需局域网访问，开放防火墙端口（如 sudo ufw allow 7860/tcp）并用服务器 IP:7860 访问。

三 Docker 安装步骤（更干净、易迁移）

• 安装 Docker 与 NVIDIA 容器支持（Ubuntu/Debian 示例）：
• sudo apt update && sudo apt install -y docker.io
• 安装 nvidia-driver-535 与 nvidia-container-toolkit，然后 sudo systemctl restart docker
• 准备数据与模型目录：
• mkdir -p ~/stable-diffusion/{models,outputs}
• 拉取并运行容器（示例镜像，端口 7860）：
• `docker run -d --gpus all \

-p 7860:7860 \
-v ~/stable-diffusion/models:/app/models \
-v ~/stable-diffusion/outputs:/app/outputs \
--name sd-webui \
ghcr.io/automatic1111-webui/stable-diffusion-webui:latest`

• 访问界面：http://localhost:7860。如需自定义端口或挂载更多目录，按需调整 -p 与 -v 参数。

四 模型放置与常用启动参数

• 放置模型权重：
• 将模型文件（如 v1-5-pruned-emaonly.safetensors）放入：models/Stable-diffusion/
• 常用启动参数（通过 export COMMANDLINE_ARGS="..." 设置）：
• --xformers：显著降低显存占用并提升速度（NVIDIA 推荐）
• --medvram / --lowvram：显存优化，适合 6GB–8GB 显卡
• --port 7890：更换端口
• --share：生成临时公网访问地址（有效期约 72 小时）
• 示例：export COMMANDLINE_ARGS="--xformers --medvram --port 7890" 后启动 ./webui.sh。

五 常见问题与排查

• CUDA/显存不足：
• 添加 --medvram 或降低分辨率；确保使用支持 CUDA 的 PyTorch 版本。
• 依赖冲突或安装缓慢：
• 使用虚拟环境隔离；pip 更换国内镜像源（如清华源）加速。
• 模型加载失败：
• 校验模型文件 SHA256；确认放置在正确目录 models/Stable-diffusion/。
• 无法使用 GPU：
• 检查 nvidia-smi 输出与驱动版本；确认 Docker 运行时启用 --gpus all；必要时添加 --skip-torch-cuda-test 进行排障（不推荐长期使用）。
• 远程访问失败：
• 开放服务器防火墙端口（如 7860/tcp），并用服务器 IP:7860 访问。