windows 搭建Stable Diffusion，Install gfpgan卡住处理
个人环境：
window10，16g内存，3080TI 8G
1.安装miniconda
这个是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
安装时按默认的一路next就行。
2.用管理员权限打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装
3.配置库包下载环境，加快网络速度（替换下载库包地址为国内的清华镜像站）
执行下面
conda config --set show_channel_urls yes
生成.condarc 文件
在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。（如我的路径是C:\Users\Administrator。）
把下面的内容全部复制进去，全部覆盖原内容，ctrl+s保存，关闭文件。
channels: - defaults show_channel_urls: true default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
运行conda clean -i 清除索引缓存，以确保使用的是镜像站的地址。
4.创建python 3.10.6版本的环境
运行下面语句，创建环境
conda create --name lmd python=3.10.6
系统可能会提示y/n, 输入y，按回车即可。
显示done，那就完成了。
5.激活环境
输入conda activate lmd 回车。
6.升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。
每一行输入后回车，等执行完再输入下一行，再回车。
python -m pip install --upgrade pip pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
不报错就是完成了。
7.安装git
前往git官网https://git-scm.com/download/win
下载好后，一路默认安装，next即可。
开始菜单找到git cmd。
打开并输入下面指令。
git --version
8.安装cuda
cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。
打开NVIDIA cuda官网，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（这里有人可能会打不开网页，如果打不开，请用魔法上网。）
回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本
你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？
operating system: windows
Version: 选你自己的操作系统版本
Installer Type: 安装类型，这里可以选exe离线包，会快些
建议不要安装在C盘
9.下载stable diffusion源码
确认你的miniconda黑色小窗显示的是(把stable看成是lmd就行)
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
10.下载stable diffusion的训练模型
地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/tree/main
点击file and versions选项卡，下载sd-v1-4.ckpt训练模型。
（需要注册且同意协议，注册并同意协议之后即可下载）
11.更改训练模型名称
下载好之后，请把模型更名成model.ckpt,然后放置在sd-webui的models/stable-diffusion目录下。比如我的路径是F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
12. 安装GFPGAN（12，13步是坑，跳过，直接看14步）
这是腾讯旗下的一个开源项目，可以用于修复和绘制人脸，减少stable diffusion人脸的绘制扭曲变形问题
地址：https://github.com/TencentARC/GFPGAN
把网页往下拉，拉到readme.md部分，找到V1.4 model，点击蓝色的1.4就可以下载。
下载好之后，放在sd-webui项目的根目录下面即可
13.在miniconda的黑色小窗，准备开启运行ai绘图程序sd-webui
输入
cd stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui
接着执行
webui-user.bat
注意：
这一步可能经常各种报错，需要耐心和时间多次尝试。
不要关闭黑色小窗，哪怕它几分钟没有任何变化。
如果提示连接错误，可能需要开启或者关闭魔法上网，再重新执行webui-user.bat命令。
如果不小心退出了黑色窗口，则重新点击：开始菜单-程序-打开miniconda窗口，输入
conda activate lmd
并进入sd-webui项目根目录再执行
webui-user.bat
14.如果在Install gfpgan卡住或者失败
到github下载源码包
https://github.com/TencentARC/GFPGAN
然后放到F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下
然后执行以下命令
cd F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\GFPGAN-master F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install basicsr facexlib
这个时候，Installing backend dependencies可能卡很久，耐心等待一下
如果无法安装，尝试调整vpn，需要点击Service Mode 的Manage 下载，然后看到Service Mode后面的地球变成绿色，然后打开TUN Mode，关闭System Proxy
等待下载完成，到根目录执行
切换到根目录，执行
cd F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui F:\stable-diffusion-webui\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt
然后会下载一堆文件
安装完毕后，再打开stable diffusion根目录的webui-user.bat会发现不再要求安装GFPGAN。如果遇到其他github上的模块无法安装也可以用同样的方法
可能会出现443，连接不了的情况
多执行几次webui-user.bat
卡住的时候看看这里，其实在下载
看到这个，恭喜你，成功了！
好吧，有点奇怪
15.最后切换回System Proxy
先卸载Service Mode
16.文档所用到的软件，我放在了阿里云盘，按需取
https://www.aliyundrive.com/s/942bT65o8Sp 提取码: 35su
有几个文件类型阿里云不支持分享
