安装前准备

ubuntu系统推荐使用20.04，这个版本的glibc、gcc比较高，安装起来非常丝滑
之前尝试过用centos7安装，但是glibc升级有点麻烦，搞了好几次都没搞好

系统配置

安装系统的时候选择镜像，直接帮我们把conda、python、cuda全部装好；
（该页面的GPU服务器官网可以关注公众号：飞链云3D数字生态，输入：【sd教学】四个字获取服务器购买地址）

手动安装：

也可以手动安装，如果镜像中安装好了，就不用手动安装了，但是要注意版本！！！
python：3.8，最好是直接把python替换成python3，这样的话脚本运行起来很方便
cuda：11.6：https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive
miniconda3：https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.12.0-Linux-x86_64.sh

更新pip

python -m pip install --upgrade pip

设置pip源（一定要设置清华大学的，阿里的有点问题）
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载ui代码

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
python launch.py

大概需要等待十几分钟需要访问github下载项目

等待十几分钟后，下方出现这个标识说明项目依赖已经弄好了，就差模型了

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模型下载

经过测试目前sd2.0只有以下两种模型可以用，其他模型加载都会报错，github上看了issue上大家都有遇到这个问题

768-v-ema.ckpt

这个模型需要生成的图片在768768的时候效果比较好，如果是生成512512的，图片有点拉垮；

# 768-v-ema.ckpt
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt
# 配置文件（下载以后注意把文件名修改为768-v-ema.yaml）
https://raw.githubusercontent.com/Stability-AI/stablediffusion/main/configs/stable-diffusion/v2-inference-v.yaml

512-base-ema.ckpt

如果显存不够的，比较小的，可以使用这个模型；比较推荐768，效果比512的好；

# 512-base-ema.ckpt
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-base/resolve/main/512-base-ema.ckpt
# 配置文件（下载以后注意把文件名修改为512-base-ema.yaml）
https://raw.githubusercontent.com/Stability-AI/stablediffusion/main/configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml

模型安装

以上模型下载到下面这个目录(stable-diffusion-webui文件夹内)
cd models/Stable-diffusion/

我只下载了一个768-v-ema模型

开始运行

接下来回到stable-diffusion-webui目录运行webui.py

第一次运行会比较慢，要下载一个3.94g的文件

出现这个就表示启动好了

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