如何部署本地 stable diffusion 本地使用大模型Z Image Turbo

🛠️ 部署 Stable Diffusion 详细步骤(以 Automatic1111 WebUI 为例)

  1. 准备工作(系统和硬件要求)
  • 操作系统: Windows 10/11, macOS (Apple Silicon 芯片), 或 Linux。NVIDIA: 推荐使用 NVIDIA 显卡(RTX 系列为佳),显存 (VRAM) 最好在 8GB 或以上。这是 Windows 上运行 SD 性能最好的选择。
    • 显卡 (GPU):
    • AMD: 也可以,但设置可能更复杂,且性能通常不如 NVIDIA。
    • Apple Silicon (M系列芯片): 在 macOS 上性能优秀,且不要求高 VRAM。
  • 软件要求:
    • Python: 需要安装 Python 3.10.6 版本。请确保在安装时勾选 “Add Python to PATH” 选项。
    • Git: 用于下载 WebUI 的代码。
  1. 安装 WebUI
  • 步骤一:安装 Git 和 Python 3.10.6
    • 安装 Python 3.10.6:访问 Python 官方网站下载安装包。非常重要: 在安装界面的第一个屏幕,请务必勾选底部的 “Add Python to PATH”(将 Python 添加到环境变量)。
    • 安装 Git:访问 Git 官方网站下载并安装。使用默认设置即可。
  • 步骤二:克隆 WebUI 仓库
    • 在您希望安装 Stable Diffusion 的位置(例如:D:\StableDiffusion)创建一个新文件夹。
    • 打开该文件夹,在地址栏输入 cmd 或 powershell 并回车,打开命令行窗口。
    • 等待下载完成。现在您的文件夹中会有一个名为 stable-diffusion-webui 的子文件夹。

在命令行中输入以下命令来克隆 WebUI 代码:

 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 
    1. 运行 WebUI
    • 进入 stable-diffusion-webui文件夹。
    • 双击运行 webui-user.bat文件。首次运行须知:
      第一次运行,程序会自动下载所有必要的依赖文件(如 PyTorch 等),这可能需要较长时间(取决于您的网速,可能耗费几分钟到半小时不等)。下载完成后,程序会在命令行窗口的最后显示一个本地 URL 地址,通常是:Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
      复制这个 URL 地址,粘贴到您的浏览器中打开,即可开始使用 Stable Diffusion WebUI 进行创作!

下载模型(Checkpoint 文件)
部署 SD 最核心的部分是模型文件,通常是 .safetensors.ckpt格式。获取模型:访问著名的模型分享网站,如 Civitai (C站) 或 Hugging Face,下载您喜欢的 Stable Diffusion 模型(例如 SD 1.5 或 SDXL 模型)。放置模型:将下载好的模型文件放置到以下路径:/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
(可选)如果您还需要 VAE 文件,则放置到 /stable-diffusion-webui/models/VAE/。找到 webui-user.bat 文件(Windows 用户)或 webui.sh 文件(Linux/macOS 用户)。

💡 性能优化与故障排除

显存不足 (VRAM < 8GB): 如果您的显存较小,可能会遇到错误。您可以编辑 webui-user.bat文件,在 COMMANDLINE_ARGS=后面添加启动参数,例如:

 set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --medvram 

--xformers: 显著提高生成速度和效率。--medvram: 中等显存优化,可以帮助在 6GB 或 4GB 显存上运行。--lowvram: 低显存优化,但生成速度会慢很多。下载失败: 如果自动下载依赖失败,通常是网络问题。您可以尝试配置代理或科学上网工具后重试。

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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为ZEEKLOG博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了AIGC时代的必备技能:提示词工程(Prompt Engineering)全面指南,可点击学习完整版视频课程,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 * 一、提示词的基本概念 * 1.1 什么是提示词? * 1.2 提示词的功能特性 * 1.3 提示工程的重要性 * 二、提示词的基本构成要素 * 2.1 提示词是一门学习引导AI思考的艺术 * 2.2 四大核心组成部分 * 2.2.1 指令(Instruction) * 2.2.2 上下文(

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