Ubuntu 22.04上部署Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0

首先，我们需要安装Anaconda，因为Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0项目需要使用Python 3.10.9。打开终端并执行以下命令：
conda create -n sdwebui python==3.10.9
接着，我们需要激活刚刚创建的环境。在终端中输入以下命令：
conda activate sdwebui
然后，我们需要从GitHub上拉取Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0项目。由于下载速度可能较慢，建议使用ghproxy.com代理绕过。在终端中输入以下命令：
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
请注意，如果您之前安装了太多项目，导致根目录空间不足，您可能需要手动删除一些文件来释放空间。
在首次打开Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0时，该项目将从GitHub上再次下载其他依赖项。如果您没有梯子（即无法访问国外网站），下载速度可能会非常慢。解决此问题的一种方法是统一进行修改。
另外，为了加速Python包和依赖项的下载，您可以在终端中执行以下命令来更改pip源：
pip config set global.http-proxy http://proxy_server:port/
pip config set global.https-proxy http://proxy_server:port/
其中，proxy_server和port分别为您的代理服务器地址和端口号。请根据您的实际情况进行修改。
接下来，我们需要安装CUDA 10.2以加速项目运行。在终端中输入以下命令：
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
如果您在安装过程中遇到问题，可以尝试使用以下命令更新conda包索引：
conda update conda
然后再次尝试安装CUDA。
一旦CUDA安装完成，我们就可以继续安装其他依赖项了。在终端中输入以下命令：
pip install numpy matplotlib opencv-python flask flask-cors requests pynvml py3nvml opencv-python-headless[dnn,objdetect,face]
这些依赖项包括NumPy、Matplotlib、OpenCV、Flask、Flask-CORS、Requests、PyNVML、Py3NVML和OpenCV-Python-Headless（带有DNN、ObjDetect和Face）。请确保它们都正确安装。
最后，我们需要在终端中输入以下命令来重新启动计算机：
systemctl reboot
现在，您的Ubuntu 22.04系统已经成功部署了Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0项目。您可以打开浏览器并访问项目的URL，开始使用该项目了。请注意，由于依赖项较多，整个部署过程可能需要一些时间。但一旦完成，您将能够享受Stable-Diffusion-WebUI v1.1.0带来的强大功能和便利。