一、windows安装

1、启动

如果自己是anaconda，python版本不是3.10.6

conda create -n python_3_10_6 python=3.10.6，创建一个这样的环境

修改webui-user.bat set PYTHON=D:/software/Anaconda3/envs/python_3_10_6/python，把python换成这个版本

然后再启动bat

2、下载gfpgan的时候，如果遇到这种情况：使用国内的网会卡住，使用国外的网会下载不成功，具体参考下这篇文档

RuntimeError: Couldn‘t install gfpgan.

首先前面的步骤中stable-diffusion已经创建了一个虚拟环境，拿到这个虚拟环境的python路径，比如是：D:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe

在执行上面那篇文章中的命令时，要变成

D:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe -m pip install basicsr facexlib D:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe -m pip install -r requirements.txt D:\ai\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\Python.exe setup.py develop

这样就安装好了这个包

3、启动好，tex2img，点击generate后看不到下面框的进度条，或者一直看到waiting，有两个原因

(1)、Stable Diffusion搭建问题记录

就是你开了代理，把代理关掉

(2)、刚启动时，不要太着急，因为模型还有个缓冲时间，点击一次generate后，就多等等，比如看看gpu的内存是不是上去了

再在启动的ui界面看看进度条有没有起来，我这边有5次进度条，代表我点击了generate 5次，生成了5个图片

二、上面是在windows上的安装记录，下面记录下载mac上的安装记录

1、总体安装记录

基本按照官网来就好了，可能遇到一些小问题，再百度搜下就行

官网：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon?spm=ata.21736010.0.0.1e45437alM8VCm#downloading-stable-diffusion-models

官网的翻译：Mac安装Stable Diffusion教程【超详细教程】附带安装包

在启动过程中，可以正常启动，但是执行text2img的时候，报错：RuntimeError: "upsample_nearest2d_channels_last" not implemented for 'Half'

解决办法：在启动的时候 ./webui.sh --no-half，把半精度禁止掉，就可以正常使用了。这个是因为mac支持不了这种优化

还有一篇调优速度的文章：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/7453

2、如果安装了controlNet插件包，再启动的时候，会报错

解决办法：ERROR: Could not build wheels for pycairo, which is required to install pyproject.toml-based projects

brew install cairo pkg-config

"/Users/**/code/stable-diffusion-webui/venv-torch-nightly/bin/python3.10" -m pip install pycairo

"/Users/zhouheng/code/stable-diffusion-webui/venv-torch-nightly/bin/python3.10" -m pip install svglib --prefer-binary

这时候再启动上面的stable diffusion，就不会报错了

3、下载两个插件

GitHub - dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN: Simplified Chinese translation extension for AUTOMATIC1111's stable diffusion webui

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

其中controlnet安装好了后，要重新启动一次sd：https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet/issues/1381

这些软件没有那么智能，你安装了后并不会自动应用，需要看上面两个git的说明 看怎么应用

三、在ubuntu上安装

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

bash webui.sh

1、可能会遇到不是root的报错，注释掉launch.py中下面这部分

2、按照电脑的python版本不是3.10的来做，如果是3.8的话，在创建虚拟环境并且下载一些依赖包的时候，会遇到pip找不到一些包的来源，所以还是按照官方推荐的3.10来做。这里记录下下载anaconda

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

sh Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh，手动指定一个目录来存储anaconda3，执行：eval "$(/code/anaconda3_new/bin/conda shell.bash hook)"，执行：conda init，这样就完成安装了，这个版本刚好是3.10的版本，所以不需要再创建虚拟环境

ubuntu和上面的mac一样，安装了controlnet后，都会遇到cairo的问题，这里提前解决下：apt-get install libcairo2 libcairo2-dev

如果前面不小心启动过，记得把sd的虚拟环境那个目录删除掉：rm -rf venv/

这个版本的conda对应的pip的版本有点高，在下载的时候会遇到一些包管理的问题，需要降低下版本

pip install pip==21.3.1，覆盖掉22这个版本

然后启动：bash webui.sh —xformers

然后安装两个插件包，重新启动bash webui.sh —xformers，这时候再启动的时候，可能会遇到pycairo、svglib的问题，前面已经处理过，大概率不会遇到，要是遇到，就再处理下

再启动可能会报错PyTorch、torchvision cuda版本的问题，解决办法是：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/10331，有详细介绍，但是应该运行到第4步就够了，不用升级到pytorch2.0+，我测过两个版本的耗时没有优化

四、记录下一些安装模型的技巧

1、启动sd后左上角的模型，是绘画模型

一般去https://civitai.com/models/4823/deliberate这个地址下面，但是需要翻墙，这里给出来一个常见模型（deliberate_v2）的地址。这个模型用来绘画任务比较好

链接:https://pan.baidu.com/s/1w2imBPGZPsqBET1tTI4j6Q

提取码:g24e

下载在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion下面

2、模型格式理解

3、controlnet模型

下载地址：hugging face，比如下载openpose lllyasviel/sd-controlnet-openpose

放在:stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models

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