1.作品图
2.准备工作
目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的安装教程都是Window和Mac M1芯片的,而对于因特尔芯片的文章少之又少,这就导致我们还在用老Intel 芯片的Mac本,看着别人生成美女图片只能眼馋。所以小卷这周末折腾了一天,总算是让老Mac本发挥作用了。先来说说准备工作:
- Mac笔记本操作系统版本 >= 13.2.1 (亲测10.0版本各种问题无法运行,无奈花了一小时升级系统)
- Python3.10.6版本(已安装其他版本也不要紧,后面我们用Conda做版本控制)
- stable-diffusion-webui代码下载,下载地址:stable-diffusion-webui
3.安装步骤
3.1 依赖安装
从github上把stable-diffusion-webui的源代码下载下来,进入到stable-diffusion-webui目录下,执行
pip install -r requirements_versions.txt
这一步是安装Python项目运行所有需要的依赖,这步很大概率出现无法安装gfpgan的问题:Couldn't install gfpgan
![](https://img-blog.csdnimg.cn/6b928d85a07e42139102cab228bdce41.png#pic_center)
解决方法:
网络连接超时的问题,更改pip使用国内镜像库,重试几次。这个问题暂无明确解法,如果无法解决可继续往下走
3.2pip更换国内镜像库
更换方法参考:https://blog.csdn.net/qq_45770232/article/details/126472610
3.3安装anaconda
这一步是方便对Python做版本控制,避免卸载重新安装不同版本的Python。
下载安装地址:https://www.anaconda.com/
从官网下载一路点击安装就行。
Conda添加环境变量
安装完成后,打开终端,输入conda,如果是无法识别的命令。需要配置环境变量,配置方法:
修改.bash_profile
添加自己安装conda的路径,命令如下:
vim ~/.bash_profile
# 打开文件后,写入下面这行到文件里,注意替换路径
export PATH="/Users/(你自己的路径)/anaconda3/bin:$PATH"
接着:wq
保存退出,source ~/.bash_profile
使配置生效
修改conda源为国内镜像库
执行命令如下:
# 如果没有会创建condarc文件
vim ~/.condarc
# 打开文件后,把下面的内容粘贴进去保存
channels:
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true
3.4 创建虚拟环境
执行命令:
conda create -n sd python=3.10.6
这样就创建了一个名称为sd
的虚拟环境
3.5 安装依赖
按上面的操作把pip替换为国内镜像源后,激活虚拟环境,并安装需要的依赖包
执行命令:
# 进入stable-diffusion-webui的文件目录
cd stable-diffusion-webui
# 激活虚拟环境
conda activate sd
# 安装所需依赖
pip3 install -r requirements_versions.txt
这一步如果没任何问题,安装过程算是有惊无险完成了一半。如果有问题,请自行百度谷歌搜索解决,欢迎留言遇到的问题和解法
4. 模型安装
4.1下载模型
官方模型下载(checkpoint模型)
下载地址:https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original
下载 sd-v1-4.ckpt
或者 sd-v1-4-full-ema.ckpt
。
LoRA模型
这个应该是大家最喜欢的模型了,懂的都懂。。。
下载地址:https://civitai.com/models/6424/chilloutmix
右上角Download下载,其他模型大家可自行在这个网站上探索,非常的多,这里推荐几个热门的:
4.2 安装模型
- 对于checkpoint模型,请移动到
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
⽬录下 - 对于LoRA模型,请移动到
stable-diffusion-webui/models/Lora
目录下 - 其他模型按对应的类型移到对应的目录下
5. 运行项目
5.1 跳过GPU检测
前面说了,咱们用的是老Mac本了,Intel芯片,显卡也用不了。只能用CPU进行计算,跳过GPU的配置如下:
执行命令:
# 打开配置文件
vim ~/.bash_profile
# 把下面两行拷贝进去,保存后source命令使其生效
export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1
5.3 项目代码修改
因为网络访问的问题,我们需要将代码里有些地方进行修改。修改如下:
修改lanuch.py文件
- 修改def prepare_environment()方法下的两处位置
-
torch_command中修改
torch==1.13.1 torchvision==0.14.1
把原有的版本号数字后面的其他内容去掉 -
该方法下所有
https://github.com
开头的链接,前面都加上https://ghproxy.com/
这样链接就变成如下格式了:https://ghproxy.com/https://github.com/
如图所示
![](https://img-blog.csdnimg.cn/39b054af75d54025aad2240d774f941f.png#pic_center)
5.3 运行项目
上面我们使用conda进入了虚拟环境,然后再运行项目即可,执行命令:
# 激活虚拟环境sd
conda activate sd
# 进入到stable-diffusion-webui目录下
cd stable-diffusion-webui
# 运行项目
python launch.py
这一步如果人品好的话,第一次就能全部正常运行完,运行完之后,出现http://127.0.0.1:7860
字样说明运行成功了,浏览器打开这个地址就能开始愉快地玩耍了,玩耍方式自行探索哦~
![](https://img-blog.csdnimg.cn/31c87f692eb7481ca38210cb8971d2b5.png#pic_center)
6.相关问题
pip install -r requirements.txt时报错,有一些依赖没有安装上
解决方法:手动安装一下依赖包
pip install 缺少的依赖包
7.模型下载及图片下载
文章里用到的模型和图片下载方式:公众号卷福同学
内发关键词AI绘画
获取
![](https://img-blog.csdnimg.cn/412d75bc521946748ed563a4fb9090b0.png#pic_center)