SD-WebUI 安装方案 #

此教程参考了 crosstyan 的 FAQ

WebUI 的官方代码仓库地址为 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

官方英文安装教程

官方给定的依赖列表

硬件要求 #

最低需要显存 2 GB，建议显存不少于 4 GB。

在开始前，打开 CMD，输入

nvidia-smi

查看机器的英伟达显卡是否正常运作。

这里是 9 月份效果(现在快了不少)

安装 #

Windows 全新安装 #

在 Windows 上的安装流程如下。

安装 Python #

安装 Python 3.10，安装时须选中 Add Python to PATH

部分整合包自带 Python 运行时。

安装 Git #

在 Git-SCM 下载 Git 安装包并安装。

拉取仓库 #

打开命令提示符，并切换到合适的存放位置。

在命令框中运行

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

拉取仓库，这里如果如果失败请设置代理。

使用 Git 下载的源代码，可以直接使用 git pull 更新代码。推荐经常更新，并关注社区讨论。

如果是整合或者其他，请向上游（谁分发的）索取。

装配模型并下载依赖 #

将 NAI 4G、 7G 或 其他模型的 model.ckpt 适当改名后放置在 models/Stable-diffusion 目录中，即可在页面顶部选择模型。

（可选）将 GFPGANv1.4.pth 放在基本目录中，旁边是 webui.py

先确认你的显卡是可用的(见上文)，然后双击运行 webui-user.bat 。脚本会自动下载依赖（一般需要 22 分钟，默认安装在 C 盘 Python 目录下，下载的资源为 1.98GB，解压后大小 2GB 以上）并输出 启动网页界面 的地址。

在此期间你可以打开资源管理器，关注网络速度。在没有完成下载之前，脚本不会继续输出任何提示。(等了两小时？可以试试挂代理)

大约 30 分钟后安装完毕，程序会输出一个类似 http://127.0.0.1:7860/ 的地址，点开即可(注意是 http，且不指定端口的话可能会变动)。

Windows 从整合包迁移 #

1. 使用

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

拉取代码到合适位置。

2. 将整合包中所有 Bat 文件，与 models、outputs 以及 embeddings 文件夹复制到新目录下。自行处理冲突。

3. 在新目录下，尝试运行原来的 Bat，如果报错，就根据提示排查是不是 NotFound 什么依赖，或者根据下面的命令说明修改 Bat 文件。

其他方法见 懒人包改 Git 仓库进行更新

Linux 全新安装 #

安装依赖：

# Debian-based:
sudo apt install wget git python3 python3-venv
# Red Hat-based:
sudo dnf install wget git python3
# Arch-based:
sudo pacman -S wget git python3

加载脚本：

bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh)

完毕。

conda create -n aidraw python=3.10.6

conda activate aidraw

COMMANDLINE_ARGS="--medvram" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py

更新 #

使用 Git 下载的源代码，可以直接使用 git pull 更新代码。推荐经常更新，并关注社区讨论。

如果是整合或者其他，请向上游（谁分发的）索取。

启动 #

首先运行前必须加载一个任意模型。界面顶部的菜单可用于选择模型。

如果你运行报错，请读最后的自救提示。

不提供 NV 模型，你可以去 关于/底部图标 页面找到 中文社区 的频道，里面应该有你想要的哈。

载入模型后 #

Win 用户编辑并运行 webui.bat

Linux 用户可运行 launch.py 或 webui.py ，前者会自动安装(新)环境。

python launch.py

python web.py

令牌参数生成第一幅图片 #

咳咳，这里使用的是某个模型，示例仅仅适用于 那个模型。

令牌请读后面的内容，这里给出一个实例来供你完成测试。

• 第一个输入框里写关于期望结果的词汇

可以使用 颜文字 和 emoji，使用 () 来增强权重，具体规则见后

((masterpiece)), best quality, illustration, 1 girl, beautiful,beautiful detailed sky, catgirl,beautiful detailed water, cinematic lighting, dramatic angle, Grey T-Shirt, (few clothes),(yuri),(medium breasts),white hair,cat ears,masturbation,bare shoulders ,(gold eyes),wet clothes

• 第二个输入框书写不希望出现的结果

指定需要过滤什么标签

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet

第一次调整参数 #

选定分辨率参数。分辨率越大，生成耗时越长、耗费显存越大。通常不建议超过 1280 x 1280。

生成完成后的参数描述信息类似如下：

Steps: 28, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 2706937631, Size: 1024x512, Model hash: 925997e9

通过一样的参数和 Seed (-1 就是随机)，可以生产一样的图像，这用于微调！

还有资源占用信息：

Time taken: 33.97s
Torch active/reserved: 1975/2144 MiB, Sys VRAM: 7890/8134 MiB (93.61%)

快捷设置 #

不想来回设置 Clip？

添加 sd_hypernetwork 和 CLIP_stop_at_last_layers 到设置页面的 Quicksettings list，保存并重新启动 webui，你就可以在 UI 顶部看到相应的快速切换选项啦～

中文/本地化 #

当前，语言文件有两种分发途径：

1. 通过插件机制分发。插件 localizations 目录中的语言文件将应用到系统中。同名语言文件会 互相覆盖。
2. 作为单个 .json 文件提供。 将此文件放入 localizations 目录并在设置中选择即可。

创建本地化文件 #

转到设置并单击 Download localization template 底部的按钮，下载一个可以编辑的本地化模板。

实例共享 #

托管分享页 #

通过添加 --share 开关即可使用 Gradio 托管的转发服务。

你会得到一个 https://xxx.gradio.app 链接，这是在协作中使用该程序的预期方式。

--share --gradio-auth admin:admin,user1:user_password

可以通过添加 --freeze-settings 启动参数来锁定设置，防止他人编辑。

端口转发 #

参数 --listen 使服务器监听外部网络连接。

这将允许本地网络上的其他计算机访问 UI，如果配置端口转发，公网上的计算机也可以访问（当然你得有公网）。

注意，监听 0.0.0.0 意味着对本地网卡所有 IPv4 监听，局域网访问请使用对应 IP 地址。

使用 --listen 会启用默认的安全保护设置，插件功能会失效，需要使用 --enable-insecure-extension-access 开启。

修改监听端口 #

参数 --port xxxx 使服务器监听特定端口。

对于 Linux 系统，如需监听低于 1024 的任何端口，程序需要以 root 权限运行或授权 CAP_NET_BIND_SERVICE 能力，因此建议使用高于 1024 的端口。

默认端口为 7860。

自定义运行 #

进一步熟悉这个程序，你会发现可以通过修改 Bat 运行脚本添加参数！具体参数列表请读下文。

生成时报错？请读 配置与调试 章节。

首先，你可以运行 python webui.py --help 查看所有命令参数，或者在源码文件中读到它们。

环境定制 #

set PYTHON=E:/soft/Python310/Python.exe

export PYTHON="/usr/local/python310/bin/python"

set PYTHON (Windows) 或 export PYTHON (Linux) 允许设置自定义 Python 路径。

set VENV_DIR=C:\run\var\run

export VENV_DIR="/run/var/run"

set VENV_DIR (Windows) 或 export VENV_DIR (Linux) 可允许您选择虚拟环境的目录。默认为 venv。特殊值 - 在不创建虚拟环境的情况下运行脚本。

set COMMANDLINE_ARGS=--ckpt a.ckpt

export COMMANDLINE_ARGS="--ckpt a.ckpt"

set COMMANDLINE_ARGS (Windows) 或 export COMMANDLINE_ARGS (Linux) 可设置运行 webui.py 的命令行参数。

示例中，设置使用模型 a.ckpt 而不是 model.ckpt

GPU 指定 #

选择要使用的默认 GPU --device-id 0，来代替旧版本 (2022/10 之前) 的 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，可以选择第二个 GPU 允许同时运行两个实例，从而能够以更简洁的方式简单地选择设备。

查看 GPU 序号，可以使用

nvidia-smi

优化命令参数 #

来自 官方 Wiki

讨论 中有人认为，通过在 Windows 设置上禁用硬件加速 GPU 调度，WebUI 性能提高了大约 10-50%

主题 #

添加 --theme 参数来切换主题。

API #

见 API。

错误处理 Troubleshooting #

这里是一些关于设置不当引发的异常。

翻译整理自 Voldy 的傻瓜教程

路径含有空格 #

路径不允许含有空格，确保您的文件夹路径没有空格。该程序经过测试可在 Python 3.10.6 上运行，低版本 Python 可能会发生错误。

重新安装，请删除目录：venv, repositories。

网络问题 #

如果安装过程中出现：

• 形如 Connection timed out 字样
• 形如 Connection was Reset 字样
• 下载速度极慢

请设置代理，或者使用 VPN。

Git 设置代理 #

如果你本地开启了代理，可以使用如下命令设置：

git config --global http.proxy <代理地址>
git config --global https.proxy <代理地址>

使用结束后建议及时恢复，以免产生其他问题。

git config --global --unset http.proxy
git config --global --unset https.proxy

如果你不会设置代理，可以使用以下命令拉取镜像：

git clone https://jihulab.com/hunter0725/stable-diffusion-webui.git

或

git clone https://hub.fastgit.xyz/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

Pip 设置镜像 #

打开 CMD 命令行（Win+R 运行 cmd），输入 python 回车，检查是否正确安装 Python 环境。如果能成功进入 Python，按下 Ctrl+Z (或输入 exit() 回车) 退出。

然后输入以下命令设置镜像。

pip config set global.index-url https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple

长时间无反应 #

设镜像或者挂代理，依赖项 >2GB，请做好准备，而且对于 Windows，依赖默认安装在 C 盘！

显存不足/CUDA out of memory #

确保你拥有可以运行的最新 CUDA 工具包和 GPU 驱动程序.

在具有少量显存 (<=4GB) 的视频卡上运行时，可能会出现内存不足错误。可以通过命令行参数启用各种优化，牺牲一些速度来支持使用更少的 VRAM：

如果出现显存不足错误，请首先尝试 --medvram;

如果仍然出现显存不足错误，请改用 --medvram --always-batch-cond-uncond；

如果依旧出现显存不足错误，请尝试 --lowvram。注意这会让运行速度大幅降低。

如果还不行....

建议你升级设备。

DefaultCPUAllocator... #

内存不足。

考虑关闭软件、增加虚拟内存容量，或增加内存条。

我 Python 呢？ #

如果你的 Python 不在 PATH 中，可在文件夹中创建或修改 webui.settings.bat 添加行 set PYTHON=<python 路径> 来说明 Python 可执行文件的完整路径（请看下面的参数说明！）

ERROR:asyncio:Accept failed on a socket #

先检查端口冲突，有没有和什么软件冲突。

这个错误有可能是 Python38 的 asyncio 库对 Windows 的兼容性问题。

如果曾经使用过 WSL，不妨试试

net stop winnat
net start winnat

如果使用过游戏加速器，可尝试用 CMD 管理员身份运行 netsh winsock reset。

如果仍然无法启动，请尝试 更换一个端口。

虚拟环境 #

如果你使用 conda 可以不使用一键脚本，自己运行 launch 安装依赖。

因为仓库给出的一键安装脚本会创建虚拟环境，然后启动 launch.py。

在运行时，一键安装程序会创建一个 python 虚拟环境，因此如果你在安装之前安装了一个模块，那么任何已安装的模块都不会影响你

如果需要防止创建虚拟环境而使用系统 python，编辑 webui.bat 替换 set VENV_DIR=venv为set VENV_DIR=

api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll is missing #

Windows 7 上运行很可能会报错: api-ms-win-core-path-l1-1-0.dll is missing，这是因为许多程序需要新版本的 Windows 的系统文件。

如果没有出现该错误，不需要执行下面的操作。

这些文件已经被移植来与 Windows 7 兼容，并且可以在 这里 下载。它的 GitHub 页面

解压缩并将 x86.dll 复制到 C:\Windows\SysWOW64 ，将 x64.dll 复制到 C:\Windows\System32 并重启。

an illegal memory access was encountered ....CUDA kernel errors... #

相关问题 Issue

在多数情况下，这代表显存溢出，也有可能是 GPU 硬件问题。

据说使用 DeepDanbooru 的话会有这个提示，可以尝试重新启动 或 安装 CPU 版本的 DeepDanbooru.

Cannot connect to proxy #

代理设置问题，检查全局变量有无协议头（需要有），如果是 Clash，开启 TUN 模式即可。

如果没开代理，尝试更新到最新版本。

见 #491。

Failed to establish a new connection #

在我的电脑 -> 右键 -> 属性 -> 环境变量中，删除代理环境变量（小心操作）

代理环境变量形如：

HTTP_PROXY
HTTPS_PROXY
ALL_PROXY

等等。

见 #2684。

safe.directory #

git config --global --add safe.directory "*"