工具简介
- Stable Diffusion (SD): 开源的文本到图像生成模型,支持通过提示词生成高质量图像,内置自动标注功能(如BLIP、DeepBooru等)。
- kohya_ss (KS): 基于SD的轻量级微调工具,支持LoRA、DreamBooth等训练方法,优化显存占用与训练效率。
一.SD的安装
对于SD大家可以通过github链接来下载
https://git-scm.com/ Automatic 1111:https://github.com/AUTOMATIC1111
这里提供的链接,下载的SD是最基础的,如果大家想要让他有其他的扩展功能就需要下载相关的插件(后面会写一个关于下载插件的教程请大家持续关注)。
1.准备 Conda 环境
1.1 创建并激活 Conda 环境
# 创建名为 sd-webui 的环境(Python 3.10 推荐,需匹配仓库要求) conda create -n sd-webui python=3.10 -y # 激活环境 conda activate sd-webui
1.2确认 Python 路径
记录当前 Conda 环境的 Python 路径(后续配置需要)
which python # 示例输出:/home/用户名/miniconda3/envs/sd-webui/bin/python
2. 下载仓库代码
# 克隆仓库 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui #指定下载路径 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 你指定的下载路径
3. 配置 webui 以使用 Conda 环境
3.1 编辑配置文件
在 webui-user.sh 中添加 / 修改以下内容(根据实际路径调整):
# 复制默认配置文件(若不存在) cp webui-user.sh webui-user.sh.bak # 备份(可选,不过建议还是备份一下) nano webui-user.sh
3.2 修改关键配置
在 webui-user.sh 中添加 / 修改以下内容(根据实际路径调整):
# 指定 Conda 环境的 Python 路径(替换为步骤 1.2 中获取的路径) python_cmd="/home/用户名/miniconda3/envs/sd-webui/bin/python" # 禁用自动创建虚拟环境(使用 Conda 环境而非 venv) venv_dir= # 可选:添加启动参数(如低显存模式) COMMANDLINE_ARGS=




