Windows10 AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui 本地部署

Windows10 AUTOMATIC1111 / stable-diffusion-webui 本地部署

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前言

非常简单的前言，这就是一个简单介绍部署流程的文章。如有不全敬请谅解。
下面根据网上的资料对部分名词简要介绍一下：
stable diffusion是一个基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Models）的一个 文本到图像(text to image)生成模型，能够根据任意文本输入生成高质量、高分辨率、高逼真的图像。
AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui，则是一个基于stable diffusion，可以便捷部署的离线框架，其实就是封装了UI以及一些功能，让我们能通过可视化界面而不是通过命令行参数使用SD进行绘画创作。
使用stable-diffusion-webui需要我们先行下载已经训练过的模型，根据使用的模型将生成使用模型的风格的图片。模型的下载方式将在接下来进行介绍。
下面将详细介绍部署stable-diffusion-webui的具体流程。

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一、前期准备

在开始部署前，我们可以先准备好一些需要的东西。

1.Python

请注意，为保证准确性，Python版本至少为3.10.6，点击这里直接下载
想使用更高版本的Python也可以去官网下载

2.git

在后续的部署过程中会使用到git，点击这里直接下载

3.stable-diffusion-webui存储库

这个分两种情况，你可以使用git直接将库导到本地，也可以去github上自行下载仓库，
使用git的方式将在接下来的流程中介绍，这里介绍直接下载的情况。点击这里进入github网页
点击下图所示的Code / Download ZIP即可，你也可以点击这里直接下载

4.模型

stable-diffusion-webui需要有已经训练过的模型才能进行使用，下面提供一些模型的下载地址：

• 框架本体提供的模型sd-v1-4
  • 点击前往GitHub网页
  • huggingface下载
• waifu-diffusion-v1-3 适合二次元画风
  • huggingface下载
• Inkpunk Diffusion_v2 墨水朋克画风
  • huggingface下载
  • civitai下载

另外下面是两个常用的下载模型的网站，可以直接去搜模型下载
huggingfacel
civitai

VAE文件，会让图像更加拟人点击这里下载

此外一些我使用过的模型和一些”优质“模型我会放在文末。
Anything-v4.5 擅长漫画
chilloutmix 真人效果
CounterfeitV25_25 动漫风格
dreamlike 高质量动漫艺术

5.必须文件

注意，这一步可以先跳过！！！
stable-diffusion-webui本体在第一次运行webui-user.bat时需要下载一些必须文件，这一步有可能会因为网络问题出现错误，如果不嫌麻烦可以先行直接把这些文件下载安装。下面提供各依赖文件的下载：

• BLIP
• CodeFormer
• k-diffusion
• stable-diffusion-stability-ai
• taming-transformer

下面是python包

• gfpgan_package
• clip_package
• openclip_package

以上这些文件的操作步骤请点击这里跳转
当然，这些我也会放在文末的资源整合中

二、部署步骤

1.安装Python

安装Python没什么好说的吧，记得勾选上Add Python 3.10 to PATH就行

2.安装git

这个也没什么好说的吧，打开.exe然后一路next->就行

3.stable-diffusion-webui存储库

首先，为了防止你使用的时候空间不足，综合考虑下，至少需要空余空间为15G的盘来存放文件，然后新建一个文件夹用于存放文件并重命名。
如果你之前已经在github下载了stable-diffusion-webui-master.zip，那就解压到新建的文件夹中。

如果使用git，则需要打开cmd，用cd命令进入到对应文件夹中，然后使用git将库拉到本地

git命令如下：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

4.修改webui-user.bat文件

首先我们打开本地的stable-diffusion-webui文件夹，找到webui-user.bat文件，右键点击编辑，下面是我的内容，可以参考修改。

@echo off

set PYTHON=C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe
set GIT=
set VENV_DIR=venv
set COMMANDLINE_ARGS=
git pull
start http://localhost:7860/
call webui.bat

需要注意的是，在set PYTHON=后方填写你安装的python的路径，如果忘了的话，可以在快捷方式单击右键点击属性查看

如果GPU VRAM小于4GB的话可以set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attentio
电脑RAM小于8GB的话可以set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --opt-split-attention
除此之外，git pull命令用于从远程获取代码并合并本地的版本(但不建议频繁更新)，start http://localhost:7860/是直接打开网页(可视化界面)，如果没有刷新出来不用着急，等bat运行完毕后刷新即可出现界面。

5.放置模型及相关文件

将下载下来的模型放置在相应的位置，注意，把下载下来的.ckpt文件和.safetensors文件放置在下图所示的Stable-diffusion文件夹下：

如果是Lora请记得放在下图的Lora文件夹下。(Lora一般大小为几十-几百M)，注意，首次部署可能没有lora文件夹，暂时不用管。

VAE文件请放在下图中的VAE文件夹下

6.运行webui-user.bat

注意！！！这一步可能会出现很多问题，这里会对常见问题进行说明，其余问题将在文末进行更新总结。

双击运行webui-user.bat。
注意它可能会报错，提示你升级pip版本，你只需要cd到对应目录，然后运行一下命令python.exe -m pip install --upgrade pip升级一下pip就行。
注意！！！由于它会自己使用git下载文件，但还是很有可能出现即使科学上网仍然下载不下来的情况
这时候有以下几种方法：

1. 使用GitHub Proxy，
   打开launch.py文件，把def prepare_environment():下所有https://github.com/前添加https://ghproxy.com/
   
   

2. 使用开发者边车，
   访问github下载点击前往网页，然后把代理服务，系统代理，Git.exe打开，以及应用里面的pip加速改为aliyun镜像
   
   
   
   

3. 添加镜像

4. 直接在科学上网软件处打开cmd去运行webui-user.bat

5. 直接下载所需要的各种文件，这一步请前往文件下载
   操作步骤：
   下载完成之后，请新建一个文件夹并命名为：repositories，用于放置5个依赖文件
   
   然后把5个依赖文件压缩包全部解压，去掉-main或-master后缀，按照图中命名，放在repositories文件夹下
   
   文件下载列出的3个python包非常容易报错，所以建议自行安装。下载后，解压到stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下，venv是在编辑.bat的时候的set VENV_DIR=venv，所以这里根据你的命名修改。
   CLIP和open_clip的方法如下：
   打开cmd，cd到stable-diffusion-webui\venv\Scripts\open_clip-main或者CLIP-main下。
   使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe setup.py build install安装。
   GFPGAN的方法如下：
   打开cmd，cd到stable-diffusion-webui\venv\Scripts\GFPGAN-master下。
   使用命令G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install basicsr facexlib安装GFPGAN的依赖。
   再使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r requirements.txt安装GFPGAN的依赖。
   使用G:\\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe setup.py develop安装GFPGAN。

上面提供的5个选项请根据自身情况选择，可以先科学上网然后双击点开webui-user.bat文件试一试，出现报错再去根据相应文件进行对应的下载安装。
最后双击webui-user.bat，如果最后控制台出现下面的提示时说明成功，最后刷新网页，成功进入ui界面

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.

三、可视化界面操作简介

这里只简单介绍一下一些相应设置以及基本操作，具体如何才能画出符合自己预期的图片就需要各位自行摸索了。

1.更改中文

点击Extensions，选择Install from URL，然后把链接粘贴过去，最后点击Install，等待应用成功。链接如下

https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN

安装完成之后重启webui，点击Settings -> Reload UI

然后勾选上中文拓展，再点击Apply and restart UI

再点击Settings -> User interface，滑动到最底在Localization下拉框中选择zh_CN。


最后回到最上方，点击Apply settings，再点击Reload UI，即可切换成中文。

2.页面简要介绍

下面再简单介绍下界面，其实切换成中文后大多的都应该懂了。提示词使用英文，用逗号进行分隔，比如

a girl,undercut hair,young

反面提示词为你不希望它生成的，比如：

bad hands,missing fingers,bad body,

采样方法中，推荐采用Euler A，DPM2 A ，DDIM
采样迭代次数中，迭代不一定越多越好，根据具体采样方法以及具体需求自行决定。实际使用时往往需要根据画布大小和目标是否复杂来综合考虑。对于512*512那样的标准画布与无强烈细化要求的简单场景，使用Euler A / DDIM等中步数要求算法的迭代次数通常推荐30或以上，40或以下。

3.通用提示词

正面：((masterpiece)), (((best quality))), ((ultra-detailed)), ((illustration)), ((disheveled hair))
负面：longbody, lowres, bad anatomy, bad hands, missing fingers, pubic hair,extra digit,fewer digits, cropped, worst quality, low quality

文末

目前绝大多数的需要的文件已经提供下载方式，我自行打包了一份文件用于内部交流使用，目前由于特殊原因不提供下载地址，如有需要请联系我。