最近先后在Windows和Linux设置成功stable-diffusion-webui的环境，现记录一下过程，希望对其他人有用
显卡：Nvidia Geforce RTX 3090
Windows 11
时间：2023/04/30
1. 主流程基本按照这篇知乎文章来的：喂饭级stable_diffusion_webUI使用教程 - 知乎 (zhihu.com)，这其中安装git，安装python3，都比较简单
2. Windows装好，Nvidia驱动也就装好了。安装cuda组件，选了和我自己CUDA driver 版本号一致的，没有选最新版
3. 按知乎文章描述，直接启动webui-user.bat，为了下载包方便，开启了代理，但仍然会碰到一些错误。典型的有：
3.1 “RuntimeError: Couldn't install gfpgan”，按使用stable diffusion webui时，安装gfpgan失败的解决方案（windows下的操作）_新时代原始人的博客-CSDN博客 解决
3.2 Clip 安装不上，按打开stable diffusion webui时，提示缺少clip或clip安装不上的解决方案（windows下的操作）_新时代原始人的博客-CSDN博客 解决
3.3 界面能启动成功，但控制台提示no module ‘xformer’，按How to fix the error No module 'xformers'. Proceeding without it. in Stable diffusion automatic 1111? : r/StableDiffusion (reddit.com) 解决
3.4 启动后输入提示词，界面显示 'somethign went wrong', 按[Bug]: Something went wrong Expecting value: line 1 column 1 (char 0) · Issue #9150 · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui · GitHub 描述，去掉代理即可
最终，
webui-user.bat 内容如下：
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
@echo off
set PYTHON=C:\Users\kzhan\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
call webui.bat
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
启动成功的控制台提示信息长这样：
启动成功的webui-stable-diffusion长这样：
这个环境测试的第一张 AIGC图片，prompt：a blue dog sitting on a white paper
Ubuntu 20.04
时间：2023.05.20
如果全新安装，那么按照这一篇博客来是最好的：https://ivonblog.com/en-us/posts/linux-stable-diffusion-webui/
下面记录碰到过的问题以及解决方法：
1. 安装Nvidia驱动。我的方法是使用Ubuntu自带的“软件和更新”，勾选NVIDIA最新的驱动即可
2. 安装CUDA Toolkit.
基本上，按照官网步骤来就可以。安装完，一定要做官网这里的Post-installation Actions, 来设置好环境变量，否则 nvcc --version 会提示找不到命令。
提示找不到命令的错误信息里，有提示如何安装nvcc toolkit 的命令。此时如果按照提示的命令执行，会安装一个老版本的nvcc，其实这是不必要的。按照上面说的设置好环境变量即可。如果想卸载老版本nvcc，那么可以按这里的步骤来进行: https://medium.com/@lyl1617670866/how-to-update-cuda-and-cudnn-on-ubuntu-18-04-4bfb762cf0b8 。但其实不卸载应该也可以，我最后就没卸载
这篇StackOverflow 问答详细的解释了为什么有时候nvcc --version和nvidia-smi命令输出的版本号不同
3. 如果Nvidia驱动和CUDA Toolkit都装好，那么：
运行 nvcc --version，会显示:
运行 nvidia-smi，会显示:
4. 下载好 stable-diffusion-webui 的git repo, 安装好 python 等之后，直接运行 ./webui.sh，在启动 log 里碰到了“Cannot locate TCMalloc (improves CPU memory usage)”的错误，按https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/10117 里提到的 "sudo apt-get install libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 -y" 命令解决
5. 启动stable-diffusion-webui 界面后，输入prompt，生成图片报错：“RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! ”，按 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/2373 解决，即在 .webui-user.sh里加上如下启动参数
export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --lowvram --always-batch-cond-uncond --opt-split-attention"
之后运行 ./webui.sh 即可正常运行
6. 运行过程中出现“RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 8.00 GiB ... try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF”，按https://stackoverflow.com/questions/73747731/runtimeerror-cuda-out-of-memory-how-setting-max-split-size-mb 设置环境变量 “export 'PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:512'” 解决
附上prompt: a robot talk to another robot in a street side coffe shop 的图
