使用stable-diffusion-webui部署NovelAi/Stable Diffusion 保姆级教程、命令解释、原理讲解(colab、windows、Linux )-卡咪卡咪哈-一个博客

最近NovalAI的部署教程随处可见,可基本都是windows本地和colab白嫖google羊毛的、更多面向使用者想要自己在Linux服务器上部署、找了一圈都没满意的、官方的一键脚本没有考虑国内网络的环境、很多大佬也不屑于写诸如此类的东西、导致踩了无数的坑才成功部署希望借此文来帮助和我一样想部署在Linux服务器上的同学们,也好对AI黑盒里的技术窥视一番

正文开始前先讲一讲、目前为止SD的部署方案汇总colab(科学上网谷歌账号包含两种ui界面的colab)原版ui+naifu sd-webui+novelai 个人整理notion简陋教程windows(本地) b站教程Linux+SDWebUi 本文内容利用autodl平台自带的公网ip映射服务( 强烈推荐,没有有效时间限制,访问速度快)gradio (负责自动化生成部署生成一个网页,72小时后失效)Linux 前后端分离 docker nginx postgresql (需要自己的公网ip或域名显存内存要求最高)

10.29号更新:优雅的远程开发工作流

VSCode远程开发指南16 赞同 · 0 评论文章

正文部分:Linux+SDWebUi 部署NovelAi

用到的工具aria2 (类似于curl的下载软件用于后面下载模型文件)自行安装的依赖(就是把依赖中的硬骨头先一个个手动安装别的借助requirement.txt自动安装)pytorch cuda11.3号更新 gradio3.8已经可以用pip正常下载用到的开源组件stable-diffusion(sd本体、webUI就是封装了个UI(当然还集成了一众优秀的功能)让我们能通过可视化界面而不是通过命令行参数使用SD绘画创作)BLIP (interrogate CLIP的依赖负责img2img中描述input图像内容并输入至prompt框)taming-transformers (stablediffusion的高分辨率图像的生成)k-diffusion(为SD提供samplers(采样器)SDE(随机微分方程)和ODE(常微分方程))midas(负责为sd 深度模型提供支持)

开始

TLDR(2023.2.3更新)

制作镜像封装了最新的webUI,内置所有依赖所需的权重文件(考虑到webUI在更换依赖到pytorch 1 .13. 1后性能方面提升显著,也将迎来稳定期,所以做一个全面稳定的镜像方便自己和大家使用),内置anything4.5模型、常用vae权重文件、以及一些常用插件

无需任何编程基础注册autodl账号后直接照着下面视频使用教程操作即可完成部署使用的全过程

镜像链接

使用教程

使用镜像创建部署StableDiffusionWebUI保姆级教程1133 播放 · 7 赞同视频

选用autodl平台的服务器(别的服务器平台基本一致)

注册 autodl注册界面(新用户注册会送十块钱)选实例参照colab谷歌给我们白嫖的机器配置 (autodl 性价比推荐内蒙古 A5000 24G显存 )选镜像直接miniconda python3.8 cuda11.3(2023.1.25 更新已封装了webUI全套镜像内置所有依赖所需的权重文件内置anything4.5 复制镜像创建实例后直接在webUI目录下执行启动命令即可启动镜像cuda11.7 pytorch 1.13.0)

CodeWithGPU | 能复现才是好算法www.codewithgpu.com/i/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/SdWebUI2023

点击我的实例-快捷工具-jupyterLab 启动页点击终端新建一个终端

下载安装依赖

进入数据盘路径 cd autodl-tmp加速github下载速度(找到自己的区并在终端输入相应的语句 )更新下apt下载工具 apt update补充安装python3环境sudo apt install wget git python3 python3-venv用pip安装 pytorch 和cuda (服务器conda有bug pip默认就加过速了所以直接用pip下载安装) pip3 install torch torchvision torchaudio –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 检查cuda和pytorch是否可用 python -c “import torch; print(torch.cuda.is_available())”下载aria2 类似于curl 下载软件用于后面下载gradio和模型文件 apt install aria211 .3 号更新 gradio更新到 3.8 版本现在可以直接通过pip 从远处包仓库中下载安装 pip install gradio==3.8即可gradio (负责自动化生成部署生成一个网页(前端和中间件去代理绘图程序API),使你能通过http和前端界面与后端API交互) 11 .27 号更新 webui又加了一堆依赖… 其中torchsde会出现pip下载过程镜像源中找不到对应包的问题 torchsde是webui近期更新后增加的依赖可以去pypi 上搜torchsde 然后将安装包whl文件下到机子上然后pip install 加刚才的whl文件名手动安装

下载Stable-Diffusion-Webui框架和SD绘画各个步骤用到的模型框架

Stable Diffusion WebUi简称 SDWebUi，web UI是一个基于 Gradio 库的 Stable Diffusion 浏览器界面。

下载 web ui 框架并进入路径 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui下载 StableDiffusion(绘图) 和 CodeFormr(脸部修复) mkdir repositories git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git repositories/stable-diffusiongit clone https://github.com/CompVis/taming-transformers.git repositories/taming-transformers git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git repositories/CodeFormergit clone https://github.com/salesforce/BLIP.git repositories/BLIP下载安装Stable Diffusion的依赖 pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark –prefer-binary下载安装k-diffusion pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git –prefer-binary下载gfpgan 可选负责脸部修复face restoration pip install gfpgan安装之前下载的CodeFormer的依赖 pip install -r repositories/CodeFormer/requirements.txt –prefer-binary安装 web ui框架的依赖 pip install -r requirements.txt –prefer-binary 更新numpy到最新版本(因为之前很多包都会引用到numpy所以为了保证版本统一,在此更新为最新版) pip install -U numpy –prefer-binary

下载模型文件

如需别的模型请自行替换(也可以多个并存,根据需要在画图过程中在页面左上角切换) 位置一律放在/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 下

10.19号成功解决模型切换的问题后、现在可以控制相同prompt seed,快速对照SDv1.4和NovelAI生成效果.

Stable Diffusion1.4与NovelAI对照效果

NovelAI(10.20号更新因为链接都有期限大家最好自己备份下 ) 更多模型可见

https://rentry.org/sdmodels#

aria2c –summary-interval=10 -d ./models/Stable-diffusion/ -x 3 –allow-overwrite=truehttps://pub-2fdef7a2969f43289c42ac5ae3412fd4.r2.dev/animefull-latest.tar

因为这个链接下的是tar压缩包所以需要tar xf 解压并rm 删除压缩包 (具体命令自行网上查阅)注意: 最后ckpt一定要在 /models/Stable-diffusion/目录下

tar xf animefull-latest.tar rm animefull-latest.tar

Stable-diffusion 1.4

去HuggingFace去下载(注册账号同意条款然后就能看到下载链接)

CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face

(10.23日更新)Stable-diffusion 1.5

runwayml/stable-diffusion-v1-5 · Hugging Face

运行

下面是运行程序的两种方法 (10.18日更新 :添加一种更好的方法,即利用autodl平台的公网ip映射服务来实现部署服务,无需借助gradio,强烈推荐)

方法一:利用autodl平台自带的公网ip映射服务(没有有效时间限制,访问速度快)

10.28号更新、为防止该服务被滥用、现在在autodl平台使用该服务需先实名制、所以使用时请合法合规

AutoDL为每个实例都预留了一个可对外暴露的端口，技术实现为将实例中的6006端口映射到公网可供访问的ip:port上,如果您自启动的服务带有Web网页那么点击访问后就可以打开Web网页。如果您启动的是API服务，那么通过打开的地址进行API调用即可（因为没有Web网页，打开后不会有任何网页显示）

1 在终端中输入运行下列命令–port 6006将程序部署在服务器本机的6006端口

COMMANDLINE_ARGS=“–medvram –always-batch-cond-uncond –port 6006” REQS_FILE=“requirements.txt” python launch.py

2 找到控制台界面,找到你实例的自定义服务按钮,点击访问即可进入autodl平台帮我们映射到公网的网站(之后可以从其他设备的浏览器访问这个网址来使用部署的绘画服务)

如需了解更多,可在autodl帮助文档的这个子页面中找到 https://www.autodl.com/docs/port/

方法二:SSH端口转发(ssh隧道) 10.28号autodl 公网映射监管收紧后推荐该方法安全系数最高

访问一个远程机器上没有公开的端口。这种情况下可以使用SSH隧道技术(或者叫端口转发)将所需的远程端口 “转发 “到你的本地机器,然后就可以通过访问自己机器的本地端口来使用远程程序的相应端口上的服务

限于篇幅控制、具体操作见下文中的具体演示

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演示

方法三:利用gradio提供部署服务(每次可使用72小时,相较于第一种方法访问速度会慢些,安全性差)

如果你用的不是autodl平台,别的平台估计也有类似的公网ip映射服务 (我猜的2333) 如果没有而又想要通过URL给他人使用演示,就只能借助gradio这种方法了

在终端中输入运行下列命令

COMMANDLINE_ARGS=”–medvram –always-batch-cond-uncond –share” REQS_FILE=”requirements.txt” python launch.py

–share参数会得到一个以.app.gradio 结尾的链接，这是在协作中使用该程序的预期方式。(不加 –share 没法远程使用)

2. 访问上面的链接即可开始使用

运行程序的一些命令行参数及解释

命令行参数解释–xformers使用xformers库。极大地改善了内存消耗和速度。Windows 版本安装由C43H66N12O12S2 维护的二进制文件–force-enable-xformers无论程序是否认为您可以运行它，都启用 xformers。不要报告你运行它的错误。–opt-split-attentionCross attention layer optimization 优化显着减少了内存使用，几乎没有成本（一些报告改进了性能）。黑魔法。默认情况下torch.cuda，包括 NVidia 和 AMD 卡。–disable-opt-split-attention禁用上面的优化–opt-split-attention-v1使用上述优化的旧版本，它不会占用大量内存（它将使用更少的 VRAM，但会限制您可以制作的最大图片大小）。–medvram通过将稳定扩散模型分为三部分，使其消耗更少的VRAM，即cond（用于将文本转换为数字表示）、first_stage（用于将图片转换为潜在空间并返回）和unet（用于潜在空间的实际去噪），并使其始终只有一个在VRAM中，将其他部分发送到CPU RAM。降低性能，但只会降低一点-除非启用实时预览。–lowvram对上面更彻底的优化，将 unet 拆分成多个模块，VRAM 中只保留一个模块,破坏性能*do-not-batch-cond-uncond防止在采样过程中对正面和负面提示进行批处理，这基本上可以让您以 0.5 批量大小运行，从而节省大量内存。降低性能。不是命令行选项，而是使用–medvramor 隐式启用的优化–lowvram。–always-batch-cond-uncond禁用上述优化。只有与–medvram或–lowvram一起使用才有意义–opt-channelslast更改 torch 内存类型，以稳定扩散到最后一个通道,效果没有仔细研究。

Q&A(自己碰到的bug 欢迎评论区添加)

Q：torchsde报错找不到合适版本A：torchsde是webui近期更新后增加的依赖可以去pypi 上搜torchsde 然后将安装包whl文件下到机子上然后pip install 加刚才的whl文件名手动安装Q:系统环境混乱重置A:关机更换镜像再开机Q:报错未知参数 scaleA:gradio更新到最新3.5Q:出现 ERROR: pips dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed.报错A:不用管,倒数第三步解决该问题Q:换别的模型报错(10.19号更新)A:10.19号更新确定为之前版本Stable Diffusion Webui的bug 在Stable Diffusion Webui 路径下执行 git pull 命令拉取最新版webui 即可解决(估计是10.18号的官方更新代码中修复的) Q:每次重启机器后如何再次运行程序A:cd 到webui路径下,输入最后那串命令(github加速 export 环境变量在当前终端关闭后会失效所以重启后需再次执行)Q:autodl系统盘占用特别多,不知道怎么回事就满了A:

SeASnAkE：Autodl Linux垃圾清理系统盘瘦身workflow3 赞同 · 1 评论文章

Q:export 环境变量加速github下载后,本地端口转发 gradio安全性报错

A:到gradio源码里把检查判定逻辑那几行代码注释掉(每次git pull 更新webui前记得把注释取消)

参考链接

SDwebui官方文档

autodl帮助文档

stable-diffusion-book

ps: 是的,封面就是用部署完的服务器画的 ╰( ’ ’ )╮

更新动态(后续会按技术原理部署、使用训练、新闻动态等分类整理重构下,便于大家阅读索引)

2023.1.25 最新的webUI 又更新了环境需求要pytorch 1.13.1 pip镜像源里尚无需要自行去pypi下载

为方便大家更新已全套打包上传百度云 cp38 linux 和我环境一致可以直接下载安装

先卸载这三个然后在pip install 加文件名本地安装

2023.1.9 新年第一篇,讲讲如何找到心仪的模型

11.27 stable diffusion 2.0近日已发布因为使用方法与之前略有不同所以介绍一下

下载模型文件 768-v-ema.ckpt

stabilityai/stable-diffusion-2 at main

2.把ckpt文件放入 models/Stable-Diffusion 路径下

3.下载SD2.0模型配置文件 stablediffusion/configs/stable-diffusion at main · Stability-AI/stablediffusion即下载下图中的v2-inference-v.yaml，并将其放在与检查点相同的地方(models/Stable-Diffusion 路径下)，重命名为相同的文件名（即如果你的检查点被命名为768-v-ema.ckpt，配置应被命名为768-v-ema.yaml）,至此就可正常使用2.0模型 (不过个人感觉效果不是很好)

11.27 deepdanbooru 近日在webui中提供了pytorch实现的版本

（之前的是由tensorflow实现所以需要用户机子上同时装pytorch和tensorflow依赖过于庞大）在webui img2img 选项页第一次点击deepdanbooru时程序会自动下载pt检查点文件并调用（速度可能很慢可以用aria2c 事先下好放到相应路径下下载地址为https://github.com/AUTOMATIC1111/TorchDeepDanbooru/releases/download/v1/model-resnet_custom_v3.pt ）