1.作品图

2.筹备工作

目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的装置教程都是Window和Mac M1芯片的，而对于因特尔芯片的文章少之又少，这就导致咱们还在用老Intel 芯片的Mac本，看着他人生成美女图片只能眼馋。所以小卷这周末折腾了一天，总算是让老Mac本发挥作用了。先来说说筹备工作：

  • Mac笔记本操作系统版本 >= 13.2.1 （亲测10.0版本各种问题无奈运行，无奈花了一小时降级零碎）
  • Python3.10.6版本（已装置其余版本也不要紧，前面咱们用Conda做版本控制）
  • stable-diffusion-webui代码下载，下载地址：https://github.com/AUTOMATIC1...

3.装置步骤

3.1 依赖装置

从github上把stable-diffusion-webui的源代码下载下来，进入到stable-diffusion-webui目录下，执行

pip install -r requirements_versions.txt

这一步是装置Python我的项目运行所有须要的依赖，这步很大概率呈现无奈装置gfpgan的问题：Couldn't install gfpgan

解决办法：

网络连接超时的问题，更改pip应用国内镜像库，重试几次。这个问题暂无明确解法，如果无奈解决可持续往下走

3.2pip更换国内镜像库

更换办法参考：https://blog.csdn.net/qq_4577...

3.3装置anaconda

这一步是不便对Python做版本控制，防止卸载重新安装不同版本的Python。

下载安装地址：https://www.anaconda.com/

从官网下载一路点击装置就行。

Conda增加环境变量

装置实现后，关上终端，输出conda，如果是无奈辨认的命令。须要配置环境变量，配置办法：

批改.bash_profile增加本人装置conda的门路，命令如下：

vim ~/.bash_profile# 关上文件后，写入上面这行到文件里，留神替换门路export PATH="/Users/(你本人的门路)/anaconda3/bin:$PATH"

接着:wq保留退出，source ~/.bash_profile使配置失效

批改conda源为国内镜像库

执行命令如下：

# 如果没有会创立condarc文件vim ~/.condarc# 关上文件后，把上面的内容粘贴进去保留channels:  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  - defaultsshow_channel_urls: true

3.4 创立虚拟环境

执行命令：

conda create -n sd python=3.10.6

这样就创立了一个名称为sd的虚拟环境

3.5 装置依赖

按下面的操作把pip替换为国内镜像源后，激活虚拟环境，并装置须要的依赖包

执行命令：

# 进入stable-diffusion-webui的文件目录cd stable-diffusion-webui# 激活虚拟环境conda activate sd# 装置所需依赖pip3 install -r requirements_versions.txt

这一步如果没任何问题，装置过程算是有惊无险实现了一半。如果有问题，请自行百度谷歌搜寻解决，欢送留言遇到的问题和解法

4. 模型装置

4.1下载模型

官网模型下载（checkpoint模型）

下载地址：https://huggingface.co/CompVi...

下载 sd-v1-4.ckpt 或者 sd-v1-4-full-ema.ckpt。

LoRA模型

这个应该是大家最喜爱的模型了，懂的都懂。。。

下载地址：https://civitai.com/models/64...

右上角Download下载，其余模型大家可自行在这个网站上摸索，十分的多，这里举荐几个热门的:

korean-doll-likeness

4.2 装置模型

  • 对于checkpoint模型，请挪动到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion⽬录下
  • 对于LoRA模型，请挪动到stable-diffusion-webui/models/Lora目录下
  • 其余模型按对应的类型移到对应的目录下

5. 运行我的项目

5.1 跳过GPU检测

后面说了，咱们用的是老Mac本了，Intel芯片，显卡也用不了。只能用CPU进行计算，跳过GPU的配置如下：

执行命令：

# 关上配置文件vim ~/.bash_profile# 把上面两行拷贝进去，保留后source命令使其失效export COMMANDLINE_ARGS="--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

5.3 我的项目代码批改

因为网络拜访的问题，咱们须要将代码里有些中央进行批改。批改如下：

批改lanuch.py文件

  • 批改def prepare_environment()办法下的两处地位
  1. torch_command中批改torch==1.13.1 torchvision==0.14.1把原有的版本号数字前面的其余内容去掉
  2. 该办法下所有https://github.com结尾的链接，后面都加上https://ghproxy.com/这样链接就变成如下格局了：https://ghproxy.com/https://github.com/

如图所示

5.3 运行我的项目

下面咱们应用conda进入了虚拟环境，而后再运行我的项目即可，执行命令：

# 激活虚拟环境sdconda activate sd # 进入到stable-diffusion-webui目录下cd stable-diffusion-webui# 运行我的项目python launch.py

这一步如果人品好的话，第一次就能全副失常运行完，运行完之后，呈现http://127.0.0.1:7860字样阐明运行胜利了，浏览器关上这个地址就能开始欢快地游玩了，游玩形式自行摸索哦~

6.相干问题

pip install -r requirements.txt时报错，有一些依赖没有装置上

解决办法：手动装置一下依赖包

pip install 短少的依赖包

7.模型下载及图片下载

文章里用到的模型和图片下载形式：公众号小白技术圈内发关键词L007获取