Windows安装Stable Diffusion WebUI教学

在这篇文章中，俺将教你Stable Diffusion WebUI的安装方法。

Stable Diffusion （稳定扩散）是一个扩散模型，最早是由德国CompVis发表并退出相关程序，后来AUTOMATIC1111开发了图形化界面:[Stable Diffusion WbeUI],成为了最多人使用的版本，下面简称SD WbeUI。

SD WbeUI是能用Ai技术生成图片的开源软件，只要能一组描述的文字，Ai就会开始绘图（准确的说是[算图]或[生成]图像）；异能模仿现有的图片，绘制另一张图片。甚至给它一部分涂黑的图片，Ai也能按照你的意愿将图片填上适当的内容。除此之外还支持自行训练模型加强算图的效果。

与其他云端AI绘图软件Midjoruney、NovelAI、DALL-E相比，SD WebUI最大优点是可以免费在自己的电脑或服务器跑，且只要遵照Creative ML OpenRAIL-M授权条款的话，几乎没有使用限制。因其开源的特性，任何人都可以贡献程式码，参与改进专案。

SD WebUI支持Linux/Windows/MacOS系统，以及Nvidia/AMD/Apple Silicon M的GPU。其图形界面是透过网页存取的，上手无难度，还有社群制作的界面中文化扩充功能。

0. 系统需求

作业系统：Windows 10 64位
内存：最低8GB，建议16GB
显示卡：VRAM最低4GB，建议8GB
硬盘空间：20GB

Stable Diffusion WebUI并无要求特定处理器，因为主要是用显示卡在算，只要64位元x86架构的Intel/AMD处理器就可以了。

Ai算图很吃显示卡性能，硬体不够力可考虑用Google Colab云端跑。

1. 下载模型

存档点模型(checkpoint，勿跟俺搞混)是AI算图的重要依据，档案普遍在2GB以上所以建议先下载。算图用的模型可以安装很多个。

HuggingFace和Civitai有很多类别可以下载，看要画真人还是动漫风格，至少需要下载一个模型。

点进下载模型的连结，选择下载副档名为.ckpt或.safetensors的模型。后者因不具备执行程式码的能力因此较前者安全。

这里推荐一些俺综合个人以及网络上的意见觉得不错的模型。

1.1. 写实风模型

Stable Diffusion v2.1，简称SD，是CompVis与合作团队最初发表的模型，不断更新中。网络上很多模型都基于此模型训练而来。适合画真人、动物、自然、科技、建筑的图像，亦学习过历史上许多画家的画风。

Chilloutmix写实风格的模型，适合画出2.5次元，融合日韩真人与动漫风格的图像。

Deliberate基于SD-1.5模型，适合绘制精致写实风格的人物、动物、自然风景。

Realistic Vision v1.4，写实风人物与动物模型。

1.2. 动漫风模型

Anything v4.5适合画动漫图，作者宣称不需要打一堆提示词也能出漂亮的图。

Waifu Diffusion v1.4是纯粹使用Danbooru图库训练而成，适合画动漫图。

Hentai Diffusion适合画动漫图，模型已使用大量负向提示词训练过以排除不良结果，另提供embeddings方便绘图时使用。

DreamShaper是基于SD-1.5模型，绘制精细动漫人物与油画风格的模型。

OrangeMix3，混合多种风格的动漫绘图模型，偏写实。

2. 安装Stable Diffusion WebUI

为什么要使用指令而不使用懒人一键安装包？因为SD WebUI上游原始码更新很快，还没有稳定发表版本更新的模式。为此自行设定环境再用Git下载程式是目前最好的方式，自由度高，未来也方便更新。

如果你因为出错需要整个重装SD WeBUI的话，已下载的模型(models资料夹)和扩充功能(extensions资料夹)可以先备份，不需要重新下载。复制SD WebBUI的储存库后再将其放回原处。

2.1. 安装显卡驱动程式

请确认电脑已经安装最新版的显卡驱动程式。

Nvidia显示卡建议用Geforce Experience安装最新驱动，会顺便安装CUDA。或者你想手动下载CUDA也行。

AMD请用驱动程式自动侦测工具安装显示卡驱动。

2.2. 安装Git和Python

下载Git版本管理工具。至Git for Windows下载安装档，一直下一步即可。

接着安装Python。SD WebUI限定Python版本需为3.10.6。请至Python官网下载Python 3.10.6的64位安装。

安装前务必勾选Add Python 3.10 to PATH，将Python加到环境变数。再按Install Now。

2.3. 复制Stable Diffusion WebUI储存库

开启档案总管，在桌面资料夹按右键＋Shift，点选在这里开放Powershell或终端视窗。如果你C盘空间不足的话，也可以切换到其他硬盘资料夹再开启终端机。
输入以下指令，检查目前Python版本，输出应为3.10.6
```
python --version
```
Nvidia显示卡用户输入以下指令，确认CUDA是否有正确安装，输出应含有nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
```
nvcc --version
```
Nvidia显卡用户输入以下指令，复制Stable Diffusion WebUI的储存库。复制完成后保持终端机开着。
```
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
```
＊ AMD显卡用户请暂时先用这个专门设计给AMD DirectML的分支：
```
git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml.git
```
复制完成后，桌面会多出资料夹stable-diffusion-webui。将刚刚下载的存档点模型放到models\Stable-diffusion资料夹。这个资料夹可放入多个存档点模型档。

2.4. 设定启动引数

显卡为Nvidia且VRAM大于8GB的可跳过此步骤。

根据Wiki，有些显卡需要修改启动引数才能正常启动WebUI。对stable-diffusion-webui资料夹里面的webui-user.bat按右键，以记事本开启，编辑COMMANDLINE_ARGS=这一行后面的启动引数。(看不到.bat请点选档案总管检视→ 显示/隐藏→ 显示副档名)

若显卡VRAM小于等于4GB的话加入COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention引数。

电脑RAM（不是VRAM）小于等于8GB的话改加入COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --opt-split-attention引数。注意使用--lowvram引数会让高阶显卡算图变很慢。

(下面的不加也可以)

加入--xformers引数可进一步减少VRAM使用量。--no-half-vae降低使用VAE时算出黑图的机率。

加入--listen引数再开放防火墙7860通讯埠，即可用区域网络其他电脑的浏览器存取WebUI。

加入--share引数则会产生一组Gradio网址，让你可以从外部网络或手机使用WebUI。网址72小时后过期。

2.5. 启动Stable Diffusion WebUI

回到终端机，输入以下指令启动SD WebUI：

cd stable-diffusion-webui

./webui-user.bat

初次启动会下载依赖套件，大概要等个30分钟安装。如果在此步骤遇到错误，请先看常见问题。
启动完成后会显示一组网址。执行程式时请勿关闭终端机。
用浏览器开启：http://127.0.0.1:7860就可进入图形界面了。执行程式时请勿关闭终端机，执行时若出错终端机也会输出讯息。
要关闭SD WebUI，在终端机按Ctrl+C终止，再关闭视窗。

日后要启动SD WebUI，只要对资料夹里面的webui-user.bat按二下即可(不需要用系统管理员执行)。

2.6. 如何更新Stable Diffusion WebUI

SD WebUI专案原始码是托管在Github，开发迭代速度很快，建议每周适时更新程式。

但更新频繁也代表功能容易损坏，因此安全的更新方式如下：

在stable-diffusion-webui这个资料夹里面按右键＋SHIFT开启终端机，取得目前分支，会印出一组五位数代码

git rev-parse --short HEAD

接着拉取最新分支，更新到最新版档案。

git pull

如果更新后出现Merge branch 'master' of的讯息，请按Esc键，输入:q!退出即可。
更新后如果有功能坏掉就退回之前的分支版本。

git checkout "分支代碼"

3.延伸阅读

本文链接：https://www.1552.cn/2109.html