前两天突然想搭建一个AI作图的,但是一脸懵逼,lgithub地址,结果全英也看不懂,只知道了Stable Diffusion,这两天去了解了下,想要网页版就Stable Diffusion WebUI,在自己笔记本上尝试搭建,找了各种教程,我这小破电脑就是各种问题,给我整崩溃了,晚上下班回来不知道看的哪个教程跟着走的时候,发现最后就快要成功了,然后。。。
没办法,只能gg,自己这18年买的笔记本,8g内存镶嵌的还不能加内存条,显卡也是老的,只能想办法,刚好看到阿里云有个试用,就试用了一个月这款
然后我借鉴了这个教程:https://blog.csdn.net/weixin_39955411/article/details/128435879
但是中间也发现各种问题,然后自己深夜总结下。
我是选择的阿里云试用机器,试用的没有GPU,如果自己买的话,记得买GPU的
试用链接这里:https://www.aliyun.com/daily-act/ecs/activity_selection?userCode=xnfx4mew,我选择的企业,也不知道为什么就通过了,这里贴个图
试用成功进入实例管理
等3分钟之后自己重置密码
然后自己Xshell连接就行了。
# 安装python环境
sudo apt install wget git python3 python3-venv
这个时候我报了下面这个错误,如果报了这个错误,就更新下APT库,如果没报这个错误,可以正常执行,就跳到2
更新APT库
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
更新APT库的时候,Xshell页面可能会出现这种,不用管,默认的直接回车就行
等最后会让你重启服务,回车之后就自动重启了下,然后再执行上面这个代码
sudo apt install wget git python3 python3-venv
此时就会成功
我最初没创建非root用户,直接用root用户去拉取文件并且执行,于是就有了这个错误
解决办法就是创建一个非root用户,然后再去执行。这里我最初采用我参考的上面那个方法创建
adduser --home /sean/sean
但是这样我发现依旧不行,执行 bash webui.sh 的时候报错
ERROR: Can’t cd to /home/sean/, aborting…
我去看了这行代码,如果你 --home创建,他会去home目录下找你自己定义的这个用户目录,我的也就是/home/sean 目录,但是很显然没找到。
通过man useradd查看useradd命令的帮助
我们发现,由于 /etc/login.defs 配置文件中 CREATE_HOME 没有设置为yes,所以使用 adduser username 命令时,默认不建立home下对应目录,除非使用adduser -m username
所以我们要先去修改配置文件,然后再添加用户。
我们去 /etc 目录下找到 login.defs打开该配置文件vim /etc/login.defs,使用/CREATE_HOME搜索,无该词,使用G光标移至文档末尾,使用o换行插入,输入CREATE_HOME yes然后esc退出insert模式,:wq保存并退出文档。
(这里忘了截图了)
然后我们再创建用户,此时创建的用户自动在 /home 下
adduser sean
然后我们切换用户到自己刚刚创建的
su sean
然后开始安装webui
# 这里运行官方的自动化安装脚本webui.sh
wget https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh
拉取完成,通过ll发现文件有了,然后开始执行
bash webui.sh
此时就可以顺利执行,自动下载了
但是我发现我的报错了,如果报这样的错
那么我们需要下载驱动,通过命令查看能下载那些
nvidia-smi
然后切换到管理员进行下载
下载过程中还会出现这样的画面
成功之后再次nvidia-smi,还是报错
用命令一看,没出现型号,原来我的g5没GPU,没GPU的话上面这个错误就忽略掉,那就用CPU跑吧
lspci | grep -i nvidia
由于我下来了驱动,但是没有GPU,这里给删除了下
sudo apt purge nvidia*
然后再执行下 nvidia-smi,发现已经没那个错误了,驱动清除了
模型其实很多,根据自己需求下载:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2
我这里是之前随手下了个1.4的训练模型,就直接拿来测试用了
我将下载好的模型改了个名字后放到了这里
/home/sean/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
根据自己的用户和拉取存放地址放进去
(也可以下载别的模型,如果下载的模型附带的有.yaml文件的话,连着文件一起改名字放进去,.yaml的文件命名需要和你的.ckpt前面一样)
ERROR: Can’t cd to /home/sean/, aborting…
这个错误再上面 创建非root用户 里已经给了解决方法。或者参考我参考的博主的方法:
手动下载链接: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check
这个错误我在上面 安装webui 里面也给了我自己的情况解决,如果是有GPU的电脑还出现这种错误,参考我参考的博主解决方法:
GPU驱动手动查找下载链接:https://www.nvidia.com/Download/index.aspx
ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host=‘ files.pythonhosted.org’, port=443): Read timed out.
参考那位博主的解决办法,改成清华pip源:
但是这里你去编辑的时候,一定一定不要直接复制粘贴替换,不然就会报缩进错误或者制表符空格错误!
就是下面4和5的错误!
IndentationError: unexpected indent
TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
4 和 5 的解决办法其实一样,用Xshell自带的XFTP,编辑launch.py文件的时候,找到要改的这两处之后,不要直接复制粘贴,只需要在参数前面加上要加的东西就行,不要换行、缩进!
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注意别加错!改好之后自己再按原有步骤去执行即可。贴一个我改好之后执行图,看下图里面的1,这里报了4的错误,我修改之后再次执行,不报 4错误了,看图里的 2 可以看出开始下载了,但是后面又报错了,报了6的错误。
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
这个错误是无法打开共享文件,环境中缺少libGL.so.1文件,也就是缺少GL库文件,出现这种错误这样解决:(一定要进入到管理员 root 用户的根目录下)
1、更新apt-get:
apt-get update
安装GL库
中途记得 y 确认
安装过程这个样子:
安装完成这个页面记得回车重启服务(默认即可)
设置下环境变量
export COMMANDLINE_ARGS=--skip-torch-cuda-test
然后再运行,运行时禁用half
#port 后面改为自己想设置的端口
python3 launch.py --no-half --port 8528 --listen
这个时候我其实出现了各种错误,这些错误有的在上面 安装 webui 的时候其实也会出现,所以做了个错误合集,放在了前面,如果这一步出错的,去看看前面错误合集解决方法。
如果错误都解决了,再次执行,就会成功,图如下:
(注意,执行一定要切换到非ROOT用户下,然后进入到目录里去执行,所有错误解决完成,最终成功,图如下)
venv/bin/python3 launch.py --port 9965 --listen --no-half
这里启动方法和上面没GPU的启动其实一样,只是命令不同,没GPU的只是把环境变量设置下即可。
注意,执行一定要切换到非ROOT用户下,然后进入到目录里去执行,所有错误解决完成,最终成功,图如下:
如果顺利成功,那么就会出现下面这个
此时去你的服务器,安全组把自己设置的端口放开。
然后浏览器输入你的服务器ip+端口即可访问
启动后可以发现,左上角有个模型可以选择,这里就是自己传入的训练模型,可以根据自己需要,去添加模型、删除模型,添加之后这里可以看到所有模型,然后自己选择去训练。