stable-diffusion-webui手动安设详备重要（以及报错措置、踩坑）-CSDN博客

著作目次诳言stable-diffusion-webui系列AMD显卡请看这篇著作前发问题环境安设经过升级CUDA驱动安设CUDAToolKit安设cuDNN克隆形貌地址安设Pytorch启动形貌题外话诳言stable-diffusion-webui系列主要先容stable-diffusion-webui的主题斥地、插件斥地等内容，感意思的一又友不错订阅下！诳言Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（一）诳言Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（二

stable-diffusion-webui手动安设详备重要（以及报错措置、踩坑）-CSDN博客

著作目次诳言stable-diffusion-webui系列AMD显卡请看这篇著作前发问题环境安设经过升级CUDA驱动安设CUDAToolKit安设cuDNN克隆形貌地址安设Pytorch启动形貌题外话诳言stable-diffusion-webui系列

主要先容stable-diffusion-webui的主题斥地、插件斥地等内容，感意思的一又友不错订阅下！

诳言Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（一）诳言Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（二）诳言Stable-Diffusion-Webui-客制化主题（三）

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AMD显卡请看这篇著作

stable-diffusion-webui手动安设详备重要（AMD显卡）

前提

率先不暴虐去安设stable-diffusion-webui的一键安设包，既然学习就一次性把它学会。然后，最主要的是一键安设有以下问题： 1、安设包的中的torch版块与我方的CUDA版块不兼容，终末天然不错初始圭表，然则根柢不会激活GPU去加速渲染图形，导致渲染一副图形的速率极慢 2、stable-diffusion-webui暴虐的python版块是3.10，然则python3.10可能无法通过pip粗略conda去下载某些CUDA版块对应的torch，导致终末圭表无法启动

问题

笔者在安设经过中际遇的问题： CUDA版块是10.2，使用python3.10去下载torch包时历久取法找到CUDA10.2对应的torch包，这个问题困扰了我一天，之后发现python3.10当今是不复古cuda10.2版块的torch包的，不错通过 CUDA版块对应的torch去检察，最终通过先升级显卡驱动（升级CUDA版块）再下载对应CUDA版块的CUDAToolKit，再下载CUDA版块对应的torch包即可。

环境

OS：Windows10 显卡类型：NVIDIA（英伟达） Python版块：3.10.6（必须为该版块） Git：必须

安设经过升级CUDA驱动

笔者这里由于际遇了以上所述问题，是以先要升级CUDA驱动，淌若是更高版块的驱动不错跳过该重要。

需要证实我方显卡类型去下载相应的驱动，win + x ->建造料理器 ->裸露适配器

图片

然后去 CUDA驱动填写对应的显卡信息后搜索显卡驱动

图片

笔者这里选拔第一个驱动进行下载，下载之后是一个exe文献，径直按照重要安设即可，经过相比苟简不再赘述

图片

安设完成后检察CUDA版块，笔者这里是11.4.176

图片

粗略是使用敕令nvidia-smi检察，不错看到CUDA版块是11.4，相应的驱动版块是472.84

PS C:\Users\samsung> nvidia-smi
Sat Apr  1 14:02:38 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 472.84       Driver Version: 472.84       CUDA Version: 11.4     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA GeForce ... WDDM  | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A    0C    P8    N/A /  N/A |     75MiB /  4096MiB |      0%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                                  |
|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
|        ID   ID                                                   Usage      |
|=============================================================================|
|    0   N/A  N/A     14052    C+G   ...IA GeForce Experience.exe    N/A      |
+-----------------------------------------------------------------------------+

安设CUDAToolKit

淌若原本装过CUDA ToolKit请先卸载

CUDA ToolKit 找到CUDA驱动版块对应的CUDA ToolKit版块下载，由于笔者这里的CUDA驱动版块是472.84，是以CUDA ToolKit版块选拔11.4.4，CUDA驱动版块与CUDA ToolKit对应关系

图片

下载好之后是一个exe文献，cuda_11.4.4_472.50_windows.exe，不错看到名字中含有不错使用该CUDA ToolKit的最小CUDA驱动为472.50。安设很苟简，这里不再赘述。

最终检察CUDA的现实版块，nvcc --version

PS C:\Users\samsung> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Mon_Oct_11_22:11:21_Pacific_Daylight_Time_2021
Cuda compilation tools, release 11.4, V11.4.152
Build cuda_11.4.r11.4/compiler.30521435_0

安设cuDNN

cuDNN版块 cuDNN是一个神经网罗学习的加速库，因为stable-diffusion-webui中证实一些模子进行文本生图时不错用该包加速渲染速率。找到与CUDA版块一直的cuDNN下载

图片

下载后将该压缩包解压，将内部的全部文献复制到CUDA安设的目次下，路劲为： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4

图片

注：不错看到天然有同名文献夹，然则莫得同名文献，是以cuDNN的文献在复制到CUDA中时是不会辅导要掩饰的情况，淌若有，那么一定是那处出错了克隆形貌地址

stable-diffusion-webui

图片

克隆github形貌自行查询，相比苟简不再赘述。淌若由于网罗的原因无法克隆，不错先将形貌fork到我方的 https://gitee.com/ 仓库（国内仓库探望较快），然后再克隆到腹地，设施如下：

图片

此时 git clone https://… 去把形貌克隆到腹地就行安设Pytorch

笔者这里使用Anaconda安设了一个python3.10.6的臆造环境，天然群众也不错不使用Anaconda，径直下载安设python3.10.6亦然不错的

pytorch 需要安设CUDA版块对应的Pytorch版块，淌若不是使用Annconda，请使用pip install指示下载pytorch

图片

笔者这里本应该安设CUDA11.4对应的pytorch，然则pytorch官网中当今并莫得提供该版块，于是安设了CUDA11.3对应的pytorch版块，该版块不错在CUDA11.4中使用

# 创建一个python3.10.6的臆造环境，并定名为 sdui
(base) C:\Users\samsung>conda create -n sdui python==3.10.6

...

#激活创建的臆造环境 sdui
(base) C:\Users\samsung>conda activate sdui
# 安设pytorch，恭候时候取决于网速
(sdui) C:\Users\samsung>conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.3 -c pytorch -c nvidia

#测试torch是否安设告成
(sdui) C:\Users\samsung>python
Python 3.10.6 | packaged by conda-forge | (main, Oct 24 2022, 16:02:16) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
# true代表告成使用torch
True

启动形貌

矜重：淌若不是使用Anaconda安设的臆造python环境，那么率先需要双击 webui-user.bat初始后会在形貌根目次下生成一个臆造的python环境（其实是拷贝了系统也曾安设的python版块到webui的指定目次），即\venv\Scripts\python.exe，后续安设的python依赖包王人是需要通过该臆造python环境中的python敕令去下载的

（2023-06-12）近盼愿多同学反映双击webui-user.bat安设时经过中会反复报错，其实大无边的失误是由于在安设经过中会去github拉去依赖包时超时而导致的，内容原因是弗成告成的探望github，于是不错给在需要去github拉去依赖的代码处加上代理地址：

（旧版块stable-diffusion-webui加代理）：参加webui根目次下，裁剪launch.py，全局搜索https://github.com，然后在前边加上https://ghproxy.com/前缀，即最终酿成了https://ghproxy.com/https://github.com，难忘保存！

（新版块stable-diffusion-webui加代理）：淌若要给新版块的sd加代理，那么和以上的形势不太通常了（2023-05-29）：需要参加到sd根目次下的modules文献夹，然后裁剪launch_utils.py

图片

这么安设经过应该会告成许多！

# 参加形貌根目次，安设形貌 requirements.txt 中条目的依赖。不错添加给pip粗略conda添加国内镜像，这么不错加速下载速率。怎样添加镜像这里不再赘述。
(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui>python -m pip install -r requirements.txt
#启动形貌
(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui>python launch.py
Python 3.10.6 | packaged by conda-forge | (main, Oct 24 2022, 16:02:16) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Commit hash: 22bcc7be428c94e9408f589966c2040187245d81
Installing clip
Installing open_clip
Traceback (most recent call last):
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 355, in <module>
    prepare_environment()
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 269, in prepare_environment
    run_pip(f"install {openclip_package}", "open_clip")
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 129, in run_pip
    return run(f'"{python}" -m pip {args} --prefer-binary{index_url_line}', desc=f"Installing {desc}", errdesc=f"Couldn't install {desc}")
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 97, in run
    raise RuntimeError(message)
RuntimeError: Couldn't install open_clip.
Command: "C:\Users\samsung\.conda\envs\sdui\python.exe" -m pip install git+https://github.com/mlfoundations/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b --prefer-binary
Error code: 1
stdout: Looking in indexes: https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple
Collecting git+https://github.com/mlfoundations/open_clip.git@bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b
  Cloning https://github.com/mlfoundations/open_clip.git (to revision bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b) to e:\temp\pip-req-build-godg7jm4

stderr:   Running command git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/mlfoundations/open_clip.git 'E:\temp\pip-req-build-godg7jm4'
  fatal: unable to access 'https://github.com/mlfoundations/open_clip.git/': OpenSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno 10054
  error: subprocess-exited-with-error

  git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/mlfoundations/open_clip.git 'E:\temp\pip-req-build-godg7jm4' did not run successfully.
  exit code: 128

  See above for output.

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: subprocess-exited-with-error

git clone --filter=blob:none --quiet https://github.com/mlfoundations/open_clip.git 'E:\temp\pip-req-build-godg7jm4' did not run successfully.
exit code: 128

See above for output.

note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

这里报错清寒open_clip依赖，因为这个依赖包是从github上去拉去的，笔者这里由于网罗不自由，是以下载失败了。此时不错径直使用conda指示去下载，其实下载指示不错去以上报错中的open_clip的github地址检察，不错看到现实安设的是open_clip_torch依赖

图片

(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui>python -m pip install open_clip_torch

此外，也不错径直去github仓库将open_clip的代码clone到腹地，然后参加open_clip形貌根目次下实践相应指示去安设

(sdui) D:\AI\project\open_clip>python setup.py build install

问题措置后再次回到形貌根目次下启动形貌

(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui>python launch.py
Python 3.10.6 | packaged by conda-forge | (main, Oct 24 2022, 16:02:16) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Commit hash: 22bcc7be428c94e9408f589966c2040187245d81
Cloning Stable Diffusion into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\stable-diffusion-stability-ai...
Cloning Taming Transformers into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\taming-transformers...
Traceback (most recent call last):
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 355, in <module>
    prepare_environment()
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 289, in prepare_environment
    git_clone(taming_transformers_repo, repo_dir('taming-transformers'), "Taming Transformers", taming_transformers_commit_hash)
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 151, in git_clone
    run(f'"{git}" clone "{url}" "{dir}"', f"Cloning {name} into {dir}...", f"Couldn't clone {name}")
  File "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\launch.py", line 97, in run
    raise RuntimeError(message)
RuntimeError: Couldn't clone Taming Transformers.
Command: "git" clone "https://github.com/CompVis/taming-transformers.git" "D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\taming-transformers"
Error code: 128
stdout: <empty>
stderr: Cloning into 'D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\taming-transformers'...
fatal: unable to access 'https://github.com/CompVis/taming-transformers.git/': Failed to connect to github.com port 443: Timed out

又报错了，通过输出不错看出，这一步会在形貌根目次下生成一个repositories文献夹，然后会从github上克隆一些形貌到该文献夹下，然则克隆https://github.com/CompVis/taming-transformers.git形貌时超时报错了，是以又是网罗的问题，咱们径直将该形貌手动克隆到repositories文献夹下，然后参加taming-transformers目次下实践

(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\taming-transformers>python setup.py build install

# 矜重：这里有一个坑，淌若不是使用Anaconda生成的臆造python环境的话，而是径直安设的python环境的话，形貌启动时会在形貌根目次下生成一个臆造的python环境，后续重要安设的python依赖包王人是通过该臆造环境的python指示安设的，是以，此时应该参加到该臆造python环境的目次下，使用该臆造环境的python去实践 python setup.py build install 这么的指示。
臆造环境python旅途：形貌根目次\venv\Scripts\python.exe

粗略多启动形貌试几次，笔者这里再次启动形貌后等了一会就不错了

(sdui) D:\AI\project\stable-diffusion-webui>python launch.py
Python 3.10.6 | packaged by conda-forge | (main, Oct 24 2022, 16:02:16) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
Commit hash: 22bcc7be428c94e9408f589966c2040187245d81
Cloning Taming Transformers into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\taming-transformers...
Cloning K-diffusion into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\k-diffusion...
Cloning CodeFormer into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\CodeFormer...
Cloning BLIP into D:\AI\project\stable-diffusion-webui\repositories\BLIP...
Installing requirements for CodeFormer
Installing requirements for Web UI
Launching Web UI with arguments:
No module 'xformers'. Proceeding without it.
==============================================================================
You are running torch 1.12.1.
The program is tested to work with torch 1.13.1.
To reinstall the desired version, run with commandline flag --reinstall-torch.
Beware that this will cause a lot of large files to be downloaded, as well as
there are reports of issues with training tab on the latest version.

Use --skip-version-check commandline argument to disable this check.
==============================================================================
Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" to D:\AI\project\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors

100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3.97G/3.97G [16:22<00:00, 4.34MB/s]
Calculating sha256 for D:\AI\project\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors: 6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa
Loading weights [6ce0161689] from D:\AI\project\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors
Creating model from config: D:\AI\project\stable-diffusion-webui\configs\v1-inference.yaml
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
Applying cross attention optimization (Doggettx).
Textual inversion embeddings loaded(0):
Model loaded in 32.4s (calculate hash: 19.4s, load weights from disk: 0.7s, create model: 1.3s, apply weights to model: 3.9s, apply half(): 1.7s, load VAE: 1.1s, move model to device: 1.3s, load textual inversion embeddings: 2.8s).
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 1079.2s (import torch: 8.3s, import gradio: 6.2s, import ldm: 4.3s, other imports: 11.4s, list extensions: 0.3s, list SD models: 1008.8s, setup codeformer: 0.8s, list builtin upscalers: 0.1s, load scripts: 4.7s, load SD checkpoint: 32.9s, create ui: 0.9s, gradio launch: 0.5s).

这一步经过相比长，不错看到会下载一个3.79G的Stable-diffusion模子到项缱绻models文献夹下。其实我以为这里代码是不错优化下的，淌若用户预先也曾单独下载好了相应的模子（因为之后在使用经过中咱们亦然不错手动导入模子到models文献夹下），那么不错迷漫径直放到models文献夹底下，无需再次下载，是以这里我以为不错行动可选选项让用户在敕令行中交互：是否下载xxx模子。到这里咱们就不错探望以上日记输出中的地址进行项缱绻探望：http://127.0.0.1:7860

图片

此时不错看到python正在使用GPU，讲解CUDA是起作用的。

图片

到这里就算是安设告成了，淌若思要汉化，github也有相应的汉化包，读者可自行探索使用。对于软件的使用笔者亦然一个生手，群众有好的教程不错放在褒贬区沿路学习。

题外话

此外，思创建一个微信群群众筹议学习。入群需要慑服限定：退却关连包括但不限于政事、色情、宗教类等坐法中华东谈主民共和王法律的音尘；退却告白；退却暗里加群友；群友一切的耗费由我方承担，应当进步警惕，不要轻信他东谈主！！！个东谈主微信：INYOURWORLDWITHME（加群备注：AI绘图）

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stable-diffusion-webui手动安设详备重要（以及报错措置、踩坑）-CSDN博客

发布日期：2024-08-29 00:40 点击次数：117

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