前言
1. 电脑配置:m1 pro芯片,16+512的内存和SSD空间
2. 默认开启科学网络代理,在终端也使用网络代理请参考 博客3 中第2条
本实践以 博客1 为主要安装步骤,并根据 博客2 的方法配置Anaconda环境
* 此处省略了非必要的细节,重点展示conda虚拟环境和stable diffusion的结合配置
1. 安装 Homebrew
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
输入 brew -v
验证 Homebrew 是否安装成功,出现版本号说明安装成功。
2. 下载项目和模型
找到一个合适的目录位置,在该处打开终端,clone项目
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
stable-diffusion(SD) 共使用 5 种模型。
- 基底模型(单独使用):checkpoint,放在 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 下面
- 辅助模型(配合基底模使用):Embedding,lora,Hypernetwork,放在 stable-diffusion-webui/models/Lora 下面
- 美化模型:VAE,放在 stable-diffusion-webui/models/VAE 下面
基底模型就是基础,基于它生成图片,而辅助模型可以配合基底模型进行微调(是建立在基底模型基础上的,不能单独使用),最后美化模型则是更细节的方式,如图片色调(滤镜)等。
基底模型只能有一种,而辅助模型(如lora)的则没有限制,可以没有,也可以是一种或多种。
首先必须要一个基底模型来正常启动,可以从 civitai 或者 huggingface 下载一个基底模型放到它应该在的目录下。
3. 用anaconda为SD配置运行环境
conda create -n sdw python=3.10.6 # stable-diffusion-webgui(sdw) 用 3.10.6版本的python比较合适 conda activate sdw # 进入stable-diffusion-webgui项目目录下 pip install -r requirements.txt
* 如果pip使用国内的源,则需要在pip install xx 之前关闭终端环境的代理
* 国内源建议使用阿里源,里面的包更全面
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
sdw项目本身会在项目目录下新建venv目录,后续会在其中配置运行环境。
现在需要关闭sdw的配置,编辑项目目录下的webui-user.sh文件,添加如下语句:
venv_dir="-" # 表示跳过创建目录及配置环境的操作
后续只需激活虚拟环境sdw,在sdw环境下启动sd即可。
4. 运行及使用 —— 参考 博客4
标签:Diffusion,diffusion,MacOS,sdw,模型,WebUI,stable,基底,webui From: https://www.cnblogs.com/grainrain/p/17963929