SD 本地部署

部署 Stable Diffusion 模型在本地环境是一个涉及多个步骤的过程，包括系统准备、依赖安装以及模型配置等环节。以下是详细的部署指南： ### ### 系统和硬件要求 确保你的本地环境满足以下基本条件： - **操作系统**：Ubuntu 20.04 或更高版本。 - **GPU**：NVIDIA GPU（推荐至少 8GB 显存）。 - **驱动**：安装合适的 NVIDIA 驱动程序（如 535 版本或更高）。 - **CUDA 支持**：确保 CUDA 工具包与显卡驱动兼容（例如 CUDA 11.8）。 ### ### 安装基础工具 1. **安装 Python 和 Conda**： - 下载并安装 [Miniconda3](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)。 - 创建一个虚拟环境，并激活它： ```bash conda create -n stable_diffusion python=3.10 conda activate stable_diffusion ``` 2. **安装 PyTorch 和相关库**： - 使用 pip 或 conda 安装 PyTorch，注意选择与 CUDA 兼容的版本（如 PyTorch 2.x）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - 安装其他依赖项： ```bash pip install xformers diffusers transformers accelerate ``` ### ### 下载并配置 Stable Diffusion Web UI 1. **克隆项目代码**： - 从 GitHub 获取 [Stable Diffusion Web UI](https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui) 的源码： ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui ``` 2. **安装模型文件**： - 下载 Stable Diffusion 模型权重文件（如 `v1-4` 或 `v2-1`）并放置在 `models/Stable-diffusion` 目录中。 ### ### 启动 Stable Diffusion Web UI 运行以下命令启动服务： ```bash python launch.py --xformers --precision full --no-half-vae ``` 该命令启用了 `xformers` 加速模块，并禁用了一些可能导致精度损失的优化。 ### ### 访问 Web UI 打开浏览器，访问 `http://localhost:7860` 即可开始使用 Stable Diffusion Web UI 进行图像生成。 ### ### 模型优化与训练 为了获得更好的生成效果，可以通过调整以下参数进行优化： - **学习率**：控制模型更新的步长。 - **训练轮数**：增加训练轮数可以提升模型表现，但需避免过拟合。 - **模型大小**：根据硬件资源选择适当的模型规模（如 `LDM` 或 `UNet`）。 - **数据集**：使用高质量的数据集进行微调，以适应特定的任务需求[^2]。 ###