本地部署stable-diffusion-webui出现的问题记录

如果你想本机运行 Stable Diffusion 画图，stable-diffusion-webui 可能是最佳选择之一。

安装配置它的过程看 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 页的Installation and Running部分。

我是在2015年的MacBook Pro本上（Intel Core i7）安装的，碰到下面几个问题：

Couldn't install gfpgan

这个错误是：无法下载 GitHub 的源码，我们可以通过 ghproxy.com 代理下访问 GitHub。其他类似 Couldn't install XXX 的报错应该都是这个原因。

ghproxy 是一个 GitHub 代理加速服务，它可以帮助您快速下载 GitHub 上的文件。

具体操作步骤：

1. 在你的 stable-diffusion 主目录，找到 launch.py 文件。

2. 修改 prepare_environment 函数，在每个  https://github.com/  开头的链接前面添加   https://ghproxy.com/   ，变成如下图所示的  https://ghproxy.com/https://github.com/  格式开头。

注意所有都要修改。

3. 保存后，再去运行 ./webui.sh 即可。

参考：
https://www.bilibili.com/read/cv19991459

RuntimeError: "LayerNormKernelImpl" not implemented for 'Half'

除了 CUDA 以外的 PyTorch 都不支持半精度，所以每次运行时都要加一些 flags。

我这里由于笔记本老，又增加了其他一些参数：
我这里是 Mac 的，修改的是 webui-user.sh 文件， Win 的是修改 webui-user.bat 文件

export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --precision full --no-half"

• -–skip-torch-cuda-test：这个参数是用来跳过检测 torch 是否能使用 GPU 的，如果您的 CUDA 和 torch 版本不匹配，或者您的电脑没有 CUDA GPU ，可以使用这个参数来绕过这个检测。

• -–precision full：这个参数是用来指定 torch使用全精度（32位）的浮点数来运算的，相比于半精度（16位）或混合精度（16位和32位），全精度可以提高运算的准确性，但也会增加运算的时间和内存消耗。

• -–no-half：这个参数是用来禁止 torch 使用半精度的数据类型的，如果您的显卡不支持半精度，或者您遇到了 "LayerNormKernelImpl" not implemented for ‘Half’ 的错误，可以使用这个参数来解决。

参考：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/5232

其它参考资料

修改了上面，应该就可以运行了，下面给一个 Prompt。

masterpiece, best quality, 1girl, white and green hair, red buttons, blue hair, short hair, ahoge, transparent sleeves, light smile, ocean, firework, incredibly absurdres, artbook
Negative prompt: lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 24, Sampler: DDIM, CFG scale: 11, Seed: 1594337505, Size: 512x512, Model hash: ab21ba3c

生成效果：

参考： AI绘画指南 stable diffusion webui如何设置与使用