如何在Linux上更新Stable Diffusion

Linux上更新 Stable Diffusion 的实用步骤
一 更新前的准备与风险控制

• 备份关键目录：优先备份你的模型与配置，建议打包保存
• 模型目录：models/Stable-diffusion/
• 配置与用户数据：configs/、embeddings/、extensions/、outputs/、scripts/
• 示例：tar czf sd-backup-$(date +%F).tgz models/Stable-diffusion configs embeddings extensions outputs scripts
• 确认环境与权限：建议使用Python 3.9+、独立的venv或conda环境；更新前确保磁盘空间充足、无正在运行的 WebUI 进程（必要时 pkill -f python）。
• 升级策略选择：优先使用git pull拉取上游更新；如需回退或对比版本，可使用git checkout （如 v1.6.0）。

二 使用 AUTOMATIC1111 WebUI 的标准更新流程

• 进入项目目录并拉取更新：
• cd /path/to/stable-diffusion-webui
• git pull
• 如有本地修改导致冲突，先处理冲突或暂存：git stash → git pull → git stash pop；必要时回退到指定版本：git checkout v1.6.0（或所需 tag/分支）。
• 升级 Python 依赖（强烈建议在虚拟环境中进行）：
• 升级 pip：python -m pip install --upgrade pip
• 重新安装依赖：pip install -r requirements.txt
• 重启 WebUI（示例命令，按你的习惯调整参数）：
• 前台：python launch.py --xformers
• 后台：nohup python -u launch.py --listen --port 9301 --xformers --no-half-vae --enable-insecure-extension-access --theme dark --gradio-queue > nohup.out 2>&1 &
• 访问测试：打开浏览器访问 http://127.0.0.1:7860（或你设置的端口），确认版本号与功能正常。

三 升级到 Stable Diffusion XL（SDXL）

• 代码更新完成后，启动脚本会自动拉取/准备 SDXL 相关组件；首次使用可能看到日志中出现 “Cloning stable diffusion XL into ...” 的提示。
• 在 WebUI 的 Settings 中应能看到 Stable Diffusion XL 相关选项；模型选择处切换到带 XL 标识的大模型（通常体积 6GB+）。
• 注意兼容性：
• 1.5/2.0 训练的 LoRA/Embedding 通常不能直接用于 XL，需使用带 XL 字样的权重。
• 若出图噪点多，可尝试切换/关闭 VAE 设置再测试。

四 常见问题与回退方案

• 依赖冲突或安装失败：
• 先备份当前依赖：pip freeze > requirements_backup.txt
• 在虚拟环境中重装：pip install -r requirements.txt
• 若仍异常，可对照备份逐项排查或回退版本后再试。
• 本地修改导致 git pull 冲突：
• 使用 git stash 暂存 → git pull → git stash pop；或直接 git reset --hard 后 git pull（会丢失本地改动，谨慎）。
• 需要回退到旧版本：
• 查看标签：git tag -l | grep -E '^v?[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+'
• 回退：git checkout v1.6.0（或目标版本），随后重新安装依赖并启动。