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、Stable Diffusion 安装
可通过 GitHub 仓库下载 Automatic1111 版本。
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(如需)
# 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 中添加或修改以下内容(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,建议备份)
nano webui-user.sh
3.2 修改关键配置
在 webui-user.sh 中添加或修改以下内容:
# 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)
export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention"




