Stable Diffusion本地部署实战：从零基础到轻松上手

Stable Diffusion本地部署实战：从零基础到轻松上手

Stable Diffusion，作为当前最热门的开源AI绘图工具之一，以其强大的文本生成图像能力和高效的出图效率赢得了广泛的关注。然而，对于初学者来说，如何在本地成功部署Stable Diffusion可能仍然是一个挑战。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，指导大家完成Stable Diffusion的本地部署。

一、硬件要求

在开始部署之前，我们需要确保硬件满足以下要求：

• 内存：至少16GB。Stable Diffusion在运行时需要较大的内存空间，以确保模型能够顺利加载和运行。
• 硬盘：至少60GB以上的磁盘空间，推荐使用SSD固态硬盘，以提高读写速度。
• 显卡：NVIDIA显卡，显存4G以上。Stable Diffusion基于深度学习技术，对显卡的要求较高，显存越大，生成的图像质量和速度就越好。
• 操作系统：Windows 10或Windows 11系统。

二、环境配置

1. 安装Python

Stable Diffusion需要Python环境来运行，推荐安装Python 3.10.6版本及以上。安装过程中务必勾选“Add Python to PATH”，以便在命令窗口中随时调用Python命令。

2. 安装Git

Git用于下载和更新Stable Diffusion的源码及依赖项。从Git官网下载并安装Git，安装过程中选择默认设置即可。

3. 安装CUDA和cuDNN

由于Stable Diffusion基于CUDA进行加速，因此我们需要安装NVIDIA CUDA Toolkit和cuDNN。CUDA Toolkit可以从NVIDIA官网下载，选择与显卡驱动兼容的版本进行安装。cuDNN则需要从NVIDIA官网申请并下载。

4. 安装Anaconda（可选）

Anaconda是一个集成了Python和常用科学计算库的发行版，可以大大简化环境配置过程。从Anaconda官网下载并安装Anaconda，安装过程中同样选择默认设置。

三、源码下载与安装

1. 下载Stable Diffusion源码

在Git Bash或Anaconda Prompt中，使用以下命令下载Stable Diffusion的源码：

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git

或者，你也可以从GitHub页面直接下载源码的ZIP包，并解压到本地目录。

2. 安装依赖项

进入Stable Diffusion的源码目录，使用pip安装依赖项。为了加快下载速度，建议使用国内的镜像源：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

四、模型下载与配置

Stable Diffusion需要预训练模型来生成图像。你可以从Hugging Face下载预训练模型，如sd-v1-4.ckpt。

下载完成后，将模型文件放到Stable Diffusion源码目录下的指定位置（通常是models/ldm），并将文件名改为model.ckpt。

五、实际运行

一切准备就绪后，就可以开始运行Stable Diffusion了。在Anaconda Prompt或Git Bash中，切换到Stable Diffusion的源码目录，并使用以下命令启动Stable Diffusion：

python scripts/txt2img.py --prompt "A beautiful landscape" --ckpt models/ldm/model.ckpt --output output.png

这条命令会生成一张与提示词“A beautiful landscape”相匹配的图像，并保存到当前目录下的output.png文件中。

六、常见问题与解决方案

1. CUDA out of memory：如果出现显存不足的错误，可以尝试减小图像的尺寸或降低模型的参数。
2. No module named ‘xxx’：这通常是因为缺少某个Python库。检查requirements.txt文件，确保所有依赖项都已正确安装。
3. 网络问题：由于Stable Diffusion的某些资源位于国外服务器，下载时可能会遇到网络问题。建议使用VPN或代理工具。

结语

通过本文的指导，你应该能够成功