Stable Diffusion web UI 脚本安装及启动脚本、新模型 （linux）
Stable Diffusion本身是一个模型，对于大多数想试试的人来说，使用这个web ui版本最合适
在github的Stable Diffusion相关应用中，目前为止是星星最多的
建议先看完再动手，虽然不难但是有门槛（主要要解决网络问题）
会持续更新
github页面：Stable Diffusion web UI
一、可能的误区
1.误区1：必须用linux或者windows
mac os也可以，但是同样在于其它的坑多，不建议在mac os上使用，当然我也没试过。
2.误区2：必须用N卡
N卡坑少，出问题容易找到答案，并不是只能N卡。A卡，甚至cpu也可以，不过可能使用难度较大。
Nvidia显卡（Cuda）或AMD显卡（ROCm）
3.误区3：必须用conda
用conda的原因在于很多开发者通常需要多个python环境，个人部署直接装在系统就行
4.误区4：必须用git
可以直接把文件下载下来解压就行，git拉取项目的本质也是下载文件啊
二、安装所需
为了坑最少，建议按照我的方法来：
（一）操作系统+cpu架构
ubuntu2204+x86_64
（一）显卡
gtx10系以上，建议rtx之后的显卡，4G以上现存，建议8g以上
（二）软件
具体操作看下一节
1.conda环境安装
无需提前安装python环境
2.下载脚本文件
可以不用git，我下面写了
3.安装cuda及显卡驱动
二、具体安装方法-conda集成环境（ubuntu2204+N卡）
如果使用cpu来做处理，可以不用装cuda，就是速度慢
1.安装anaconda和cuda
anaconda使用最新版的就行
cuda的版本可以使用11.8，如果用下面的教程，注意cuda版本，使用自己需要的
参考：cuda安装
参考：anaconda安装
2.使用conda安装环境（非必须）
官方指定3.10.6版本python（名字是sdwu）
conda create -n sdwu python=3.10.6
激活环境
conda activate sdwu
3.安装git或直接把东西下载下来
实际上git也是把文件下载下来，如果不习惯，直接下载文件也行，不用装git（我这里下载下来了）
进入目录
cd /usr/local
网盘直接下载: Stable Diffusion 脚本
或用git拉取(git通常已经安装，如果没有则apt-get install git)
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
附：直接下载方法,在项目目录把zip下载下来，解压即可，和git效果一样。
4.使用脚本
可以打开看看，就是各种依赖的安装，如果卡住了可以看下一步的操作
cd /usr/local/stable-diffusion-webui
python launch.py
5.如果出现卡住下载不了的问题（主要是依赖）
源下载过慢，可以切换pip源或者从单个下载，然后继续运行上面的脚本
Installing gfpgan卡住
pip install basicsr -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install gfpgan -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
到目前为止，上面的操作在国内网络下即可。
实在没有耐心一点点去解决无法直连下载的各种问题了。
这里后面还有几个插件，都是常用的，如果不是网络受限，安装是很容易的，如果实在无法解决网络问题，可以找别人下载好的复制过来重建环境即可
6.启动后
注意，如果linux设置了代理，是会报错的
提示：To create a public link, set share=True in launch().
此时只能本地访问，如果要外部访问，需要修改配置文件webui.py
查找webui.py
find / -name "webui.py"
按照上面的教程，位置如下
vi /usr/local/stable-diffusion-webui/webui.py
找到demo.launch(并将share改为True（首字母大写），保存重新启动即可（python launch.py）
注意：如果改True，会生成一个72小时链接给别人，如果不想这么做，使用默认的只允许本地访问。
web访问127.0.0.1:7860端口
7.非本地访问
编辑launch.py,找到如下
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")
并修改为
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--listen")
上面的操作只能本地访问，如果想在互联网上用，做个反向代理吧。
可以使用frp将端口映射到局域网，或者nginx转发，只要程序认为是localhost请求的就行。
frp顺带可以内网穿透了，可以参考我的这篇frp用法，将7860端口内网穿透即可。
nginx等其它的操作方法我就不写了。
这个环境可以保存下来了，用conda导出环境，然后迁移到别的设备。
8.一键启动bash脚本
创建目录
mkdir /etc/sh && vi /etc/sh/sdwu.sh
内容如下
#!/bin/bash
source ~/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh
conda activate sdwu
python /usr/local/stable-diffusion-webui/launch.py
保存退出后，使用下面的即可一键启动
/etc/sh/sdwu.sh
有了sh脚本，可以后台运行
nohup /etc/sh/sdwu.sh &>/dev/null &
9.systemctl 管理（参考）
vi /usr/lib/systemd/system/sdwu.service
内容如下：
[Unit]
Description=sdwu
After=network.target
[Service]
Type=simple
User = root
Group = root
KillMode=control-group
ExecStart=/bin/bash /etc/sh/sdwu.sh start
PrivateTmp=true
[Install]
WantedBy=multi-user.target
启动并开机启动
systemctl start sdwu && systemctl enable sdwu
三、优化
1.新模型的导入
上面安装的只是一个模型，后面比如更新了高的版本，可以下载 .safetensors的文件，放到指定目录下即可
找到存放位置
find / -name "*.safetensors"
我的是在
/usr/local/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
可以将其它的模型导入使用，比如自己训练的
2.设置密码登录
注意：密码登录可能有bug，官方已经说明，等后面更新
如果不加限制，放到公网上的会被别人扫描和蹭着用（我就遇到过）
找到并改为（7中间一样的配置位置）
编辑launch.py,找到如下，将用户名和密码设置为自己需要的
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--listen --gradio-auth 用户名:密码")
配置完成后，再次登录就要输入密码了
3.安装xformers
默认是不安装xformers的，如果安装了，可以优化gpu显存使用
pip install xformers==0.0.16rc425
在启动脚本添加
commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--listen --xformers")
4.汉化
github项目链接
github项目链接2