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目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的安装教程都是Window和Mac M1芯片的#xff0c;而对于因特尔芯片的文章少之又少#xff0c;这就导致我们还在用老Intel 芯片的Mac本#xff0c;看着别人生成美女图片只能眼馋。所以小卷这周末折腾了一天#…1.作品图 2.准备工作
目前网上能搜到的stable-diffusion-webui的安装教程都是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我们还在用老Intel 芯片的Mac本看着别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。先来说说准备工作
Mac笔记本操作系统版本 13.2.1 亲测10.0版本各种问题无法运行无奈花了一小时升级系统Python3.10.6版本已安装其他版本也不要紧后面我们用Conda做版本控制stable-diffusion-webui代码下载下载地址stable-diffusion-webui
3.安装步骤
3.1 依赖安装
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这一步是安装Python项目运行所有需要的依赖这步很大概率出现无法安装gfpgan的问题Couldn’t install gfpgan 解决方法
网络连接超时的问题更改pip使用国内镜像库重试几次。这个问题暂无明确解法如果无法解决可继续往下走
3.2pip更换国内镜像库
更换方法参考https://blog.csdn.net/qq_45770232/article/details/126472610
3.3安装anaconda
这一步是方便对Python做版本控制避免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安装就行。
Conda添加环境变量
安装完成后打开终端输入conda如果是无法识别的命令。需要配置环境变量配置方法
修改.bash_profile添加自己安装conda的路径命令如下
vim ~/.bash_profile# 打开文件后写入下面这行到文件里注意替换路径
export PATH/Users/(你自己的路径)/anaconda3/bin:$PATH接着:wq保存退出source ~/.bash_profile使配置生效
修改conda源为国内镜像库
执行命令如下
# 如果没有会创建condarc文件
vim ~/.condarc# 打开文件后把下面的内容粘贴进去保存
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/- defaults
show_channel_urls: true3.4 创建虚拟环境
执行命令
conda create -n sd python3.10.6这样就创建了一个名称为sd的虚拟环境
3.5 安装依赖
按上面的操作把pip替换为国内镜像源后激活虚拟环境并安装需要的依赖包
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# 安装所需依赖
pip3 install -r requirements_versions.txt这一步如果没任何问题安装过程算是有惊无险完成了一半。如果有问题请自行百度谷歌搜索解决欢迎留言遇到的问题和解法
4. 模型安装
4.1下载模型
官方模型下载checkpoint模型
下载地址https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original
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欢的模型了懂的都懂。。。
下载地址https://civitai.com/models/6424/chilloutmix
右上角Download下载其他模型大家可自行在这个网站上探索非常的多这里推荐几个热门的:
korean-doll-likeness
4.2 安装模型
对于checkpoint模型请移动到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion⽬录下对于LoRA模型请移动到stable-diffusion-webui/models/Lora目录下其他模型按对应的类型移到对应的目录下
5. 运行项目
5.1 跳过GPU检测
前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
# 打开配置文件
vim ~/.bash_profile# 把下面两行拷贝进去保存后source命令使其生效
export COMMANDLINE_ARGS--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK15.3 项目代码修改
因为网络访问的问题我们需要将代码里有些地方进行修改。修改如下
修改lanuch.py文件
修改def prepare_environment()方法下的两处位置 torch_command中修改torch1.13.1 torchvision0.14.1把原有的版本号数字后面的其他内容去掉 该方法下所有https://github.com开头的链接前面都加上https://ghproxy.com/这样链接就变成如下格式了https://ghproxy.com/https://github.com/
如图所示 5.3 运行项目
上面我们使用conda进入了虚拟环境然后再运行项目即可执行命令
# 激活虚拟环境sd
conda activate sd # 进入到stable-diffusion-webui目录下
cd stable-diffusion-webui# 运行项目
python launch.py这一步如果人品好的话第一次就能全部正常运行完运行完之后出现http://127.0.0.1:7860字样说明运行成功了浏览器打开这个地址就能开始愉快地玩耍了玩耍方式自行探索哦~ 6.相关问题
pip install -r requirements.txt时报错有一些依赖没有安装上
解决方法手动安装一下依赖包
pip install 缺少的依赖包7.模型下载及图片下载
文章里用到的模型和图片下载方式公众号卷福同学内发关键词AI绘画获取
