使用 CPU 进行 AI绘图 Stable Diffusion 部署教程
1. 导言
stable diffusion 是一个最近很流行的基于文本及图片的AI图片生成模型, 网上有各种大佬部署的整合包, 但大佬部署的整合包需要英伟达显卡并且可能有安全问题, 所以现在我会教你如何安装原版 AUTOMATIC1111 的 stable-diffusion-webui, 下载模型并且在没有英伟达显卡的情况下使用 CPU 进行图片的生成.
2.准备
一台安装 Windows 或 Linux 的电脑 (这里使用 Ubuntu 22.10 及 Windows 11 演示)
需要至少 7GB 的硬盘空间.
运行内存至少需要 4GB (推荐8GB以上内存).
比较良好的网络环境 (可以使用 Steam++ 加速Github)
一块比较好的 CPU (4核以上)
3.下载 Git
Git 是一个版本管理器, 接下来的部署都需要它.
Windows 用户到 https://github.com/git-for-windows/git/releases 下载 Github. 直接无脑下一步即可.
Linux 用户可以通过包管理器下载 git.
Debian 系用户:
sudo apt install git
Redhat 系可以使用 yum 或 dnf 安装.
3. 安装 Python 3.10.8
对于 Windows 7 用户可以到此处下载
https://github.com/adang1345/PythonWin7/tree/master/3.10.8
对于 Windows 10 / 11 用户可以去官网下载
https://www.python.org/downloads/release/python-3108/
如果下载过慢可以使用镜像站下载
http://repo.huaweicloud.com/python/3.10.8/python-3.10.8-amd64.exe
对于 Linux 用户, Ubuntu 22.10 预装的 Python 3.10.7 就可以, 如果默认 Python 版本低于 3.10.6 则会安装失败. 你需要使用 pyenv 安装或 重新安装 Python, 这里暂且不论.
4. Windows 安装
打开你想安装的位置的命令行, 输入 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
用记事本打开你安装位置的 stable-diffusion-webui 文件夹中的 webui-user.bat
在箭头处添加 --no-half --skip-torch-cuda-test 并保存.
切换到 stable-diffusion-webui 文件夹, 执行./webui-user.bat
看到如上字样时, 按 Ctrl + C 终止执行脚本, 我们要自己安装 CPU 版本的 torch 与 torchvision.
输入 .\venv\Scripts\pip.exe install torch torchvision -i https://pypi.douban.com/simple 安装 CPU 版本的 torch torchvision.
等待出现 Successfully installed 的时候就安装成功了.
再次执行 ./webui-user.bat.
如果出现该字样就代表你未向 webui-user.bat 添加 --no-half --skip-torch-cuda-test 并保存.
如果下载报错可以多试几次.
要是出现了 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 则代表安装成功.
5. Linux 安装
与 Windows 安装相似, 只是添加 --no-half --skip-torch-cuda-test 参数时需要在 webui-user.sh, 执行时需要输入 ./webui.sh, 安装 torch 时命令需要使用 venv/bin/pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Linux 使用时进程极易被杀, 并且不能使用 root 用户执行 ./webui.sh.
从学校的 i5-4460 4G 内存到家里的 i7-12700K 16GB 内存都能跑, 512x512分辨率 i5-4460 是 90-140 s/it, i7-12700K 是 6-9 s/it. 整体上 Linux 系统比 Windows 系统速率快.
如果有问题可以去评论区反馈.