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此方式在服务器（Ubuntu）上安装Stable Diffusion，使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。
注意：使用VSCode连接服务器远程开发调试，代码中的相对路径是打开文件夹的路径，并不是当前这个py文件所在的路径
源码拷贝
github仓库地址，直接选择下载压缩文件即可
解压到选定目录，查看项目文件结构如下
虚拟环境
按照github仓库README.md的方法，创建虚拟环境的命令如下
conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm
但中间出了很多问题，总结如下
-
环境配置要去github上克隆项目，要用到git，所以要先确保git安装，并且环境变量配置好
-
上述命令要在当前项目目录下运行，运行命令前检查当前目录下是否包含
environment.yaml和setup.py两个文件
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环境配置中要去github克隆并安装
clip和taming-transformers两个项目，并置于项目目录/src下，所需时间较长，耐心等待
VSCode带命令行参数运行py文件
需要在Run and Debug一栏创建launch.json文件。并在configurations中指定args，具体参数见github仓库README.md
格式为
"--arg1", "value_1",
"--arg2", "value_2",
然后打开要执行的py文件，点击绿色按钮，或直接使用F5快捷键，运行即可，在Terminal会输出刚刚设定的命令行参数
运行输出如下
生成的结果在output/txt2img-samples目录下
查看生成的图片，prompt是a happy bear reading a newspaper, oil on canvas(病毒怪物正在弹吉他，布面油画)
尝试更换prompt：A german shepherd dog sits on the edge of a vast wheat field at sunset, realistic style(夕阳西下，一条德国牧羊犬坐在广阔的麦田边，写实风格)，生成效果如下
问题记录
Problem1：packaging.version.InvalidVersion: Invalid version: '0.10.1,<0.11'
issue地址：https://github.com/CompVis/latent-diffusion/issues/207
解决方式：
pip install packaging==21.3
pip install 'torchmetrics<0.8'
Problem2：ValueError: Connection error, and we cannot find the requested files in the cached path（error code ：BertTokenizerFast.from_pretrained("bert-base-uncased")）
参考地址：https://github.com/huggingface/transformers/issues/25111
解决方式
downloading the following file in the https://huggingface.co/bert-base-uncased/tree/main:
- config.json
- vocab.txt
- pytorch_model.bin
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(args.text_encoder)
改为
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained("./bert_localpath/")
./bert_localpath/ is the path where I put the above file.（ps:这里我使用的是绝对路径，相对路径还是会报错）
Problem3：CUDA error: out of memory
Exception has occurred: RuntimeError
CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
File "/mnt/disk6_brain/latent_diffusion/latent-diffusion-main/scripts/txt2img.py", line 28, in load_model_from_config
model.cuda()
File "/mnt/disk6_brain/latent_diffusion/latent-diffusion-main/scripts/txt2img.py", line 108, in <module>
model = load_model_from_config(config, "/mnt/disk6_brain/latent_diffusion/latent-diffusion-main/models/ldm/text2img-large/model.ckpt") # TODO: check path
RuntimeError: CUDA error: out of memory
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
参考地址：https://www.codetd.com/ru/article/14935168
默认使用0号GPU，但是0号GPU已经被占用了，所以要在代码中修改默认GPU编号，此修改要在import torch之前
import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1'