CentOS上Stable Diffusion部署步骤

一、准备工作

1. 系统更新与基础依赖安装

运行sudo yum update -y更新系统至最新版本；安装编译工具、Python基础环境及Git：sudo yum groupinstall -y "Development Tools" && sudo yum install -y python3 python3-pip git cmake。

1. 硬件要求确认

• GPU：需NVIDIA显卡（显存≥4GB，推荐6GB及以上，如GTX 1660 Ti、RTX 3060 Ti）；
• CPU：四核及以上；
• 内存：≥8GB（推荐16GB+）；
• 存储：≥100GB SSD（用于存储模型及生成结果）。

1. Python环境配置

建议安装Python 3.10.6及以上版本（避免兼容性问题）：

cd /usr/local && wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgz
tar -zxvf Python-3.10.6.tgz && cd Python-3.10.6
./configure --prefix=/usr/local/python3 --with-openssl=/usr/local/openssl
make -j$(nproc) && sudo make install
ln -s /usr/local/python3/bin/python3.10 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3.10 /usr/bin/pip3

升级pip并创建虚拟环境（隔离项目依赖）：

pip3 install --upgrade pip
python3 -m venv stable-diffusion-env
source stable-diffusion-env/bin/activate

二、安装Stable Diffusion核心组件

1. 克隆WebUI仓库

选择AUTOMATIC1111的稳定扩散WebUI（功能最全）：

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

1. 安装Python依赖

运行以下命令安装WebUI所需的Python库（包括PyTorch、Transformers等）：

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements_versions.txt

注：若需使用CUDA加速，需提前安装对应版本的PyTorch（如pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118，其中cu118对应CUDA 11.8）。
三、配置GPU加速（可选但强烈推荐）

1. 安装NVIDIA驱动

通过nvidia-smi检查驱动是否已安装（若未安装，需从NVIDIA官网下载对应型号的驱动并手动安装）。

1. 安装CUDA与cuDNN

• 下载CUDA Toolkit（如11.8）：从NVIDIA官网获取RPM包并安装；
• 下载cuDNN（如8.6）：注册NVIDIA开发者账号后下载，解压并将库文件复制至/usr/local/cuda。

配置环境变量（添加至~/.bashrc）：

export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
source ~/.bashrc

1. 验证GPU可用性

运行nvidia-smi查看驱动及GPU状态，启动WebUI时添加--use-cuda参数启用GPU加速。
四、下载预训练模型

1. 常用模型选择

• Stable Diffusion v1.5（通用模型，适合大多数场景）；
• Stable Diffusion v2.1（更高分辨率，细节更丰富）；
• DreamBooth定制模型（个性化图像生成）。

1. 下载模型文件

以v1.5为例，从Hugging Face下载模型文件（model-v1-5-pruned.ckpt）并放置在WebUI目录的models/Stable-diffusion子目录下：

mkdir -p models/Stable-diffusion
cd models/Stable-diffusion
wget https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/model-v1-5-pruned.ckpt

五、启动Stable Diffusion WebUI

1. 启动服务

在WebUI目录下运行以下命令启动服务（默认监听8080端口）：

python3 launch.py --listen --port 8080

注：--listen参数允许远程访问（需配合防火墙配置），--port可修改为其他端口（如8000）。

1. 访问Web界面

在浏览器中输入http://<服务器IP>:8080，进入Stable Diffusion WebUI界面。首次启动需等待模型加载（约5-10分钟，取决于GPU性能）。

1. 生成图像

在Web界面输入提示词（如"a beautiful sunset over the ocean"），调整参数（如Steps步数、CFG Scale引导系数），点击"Generate"按钮即可生成图像。
六、常见问题排查

1. CUDA/cuDNN版本不匹配

确保PyTorch版本与CUDA版本兼容（如PyTorch 2.0对应CUDA 11.8），可通过nvcc --version查看CUDA版本，cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR查看cuDNN版本。

1. 显存不足

减小生成图像的分辨率（如将--medvram改为--lowvram参数），或关闭其他占用显存的程序。

1. 模型加载失败

检查模型文件路径是否正确（需放在models/Stable-diffusion目录下），确认模型文件未损坏（可重新下载）。

1. 网络问题导致依赖安装失败

使用国内镜像源（如清华源）安装依赖：pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。