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使用deepin V23 RC2 在本地搭建Stable Diffusion

创作时间:

作者:

@小白创作中心

使用deepin V23 RC2 在本地搭建Stable Diffusion

引用

来源

https://bbs.deepin.org/zh/post/274352

本文将详细介绍如何在deepin V23 RC2系统上搭建Stable Diffusion，包括环境准备、资源选择、常见问题解决以及使用方法。

一、选择资源

1. Stable Diffusion

这里使用的是网上比较主流的AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。这个项目可以帮助你在本地搭建一个功能强大的 Stable Diffusion 模型。

2. 模型资源

由于网络条件限制，无法下载官方（https://huggingface.co/stabilityai/）的模型，选择使用Civitai上的模型。模型下载好后，请放置在`stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion`文件夹下。

二、环境搭建

安装步骤

sudo apt install git python3.10-venv -y
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui && cd stable-diffusion-webui
python3.10 -m venv venv

使用上面命令行克隆完成 stable-diffusion-webui 后会自动进入到 stable-diffusion-webui 文件夹。这个时候我们直接在终端内运行：

./webui.sh

此时系统会继续补全所需要的依赖环境，包括自动安装 pytorch 等等。友情提醒，这里需要花费很长的时间去安装一堆的文件，可能是网络的原因。

三、常见问题

1. AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'lowvram'

这个报错，网上找了2个方法，方法1和方法2都贴出来，实测方法1没生效，方法2才生效。

方法1：编辑 webui-user.sh 文件，修改参数

进入stable-diffusion-webui文件夹，找到 webui-user.sh文件，右键编辑，找到此行文本：

set COMMANDLINE_ARGS=

在此文本后增加一行参数：

--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

方法2：修改sd_models.py 源文件

该文件在 modules 文件夹内，如图：

把661行send_model_to_cpu函数的前面4行注释，下面增加lowvram.send_everything_to_cpu()，如下图：

同样的，防止大家出错，直接附上代码：

def send_model_to_cpu(m):
    #if m.lowvram:
    #    lowvram.send_everything_to_cpu()
    #else:
    #    m.to(devices.cpu)
    lowvram.send_everything_to_cpu()

2. OSError: Can't load tokenizer for 'openai/clip-vit-large-patch14'

解决方法，在stable-diffusion-webui文件夹下新建一个名叫“openai”的文件夹，在文件夹内右键打开终端，手动下载依赖文件：

git clone https://www.modelscope.cn/AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14.git

3. 提示没有GPU，需要add --skip-torch-cuda-test

这个最简单了，就是全部走CPU不依赖显卡，跳过CUDA。首先还是在stable-diffusion-webui下找到webui-user.sh文件，然后将#export COMMANDLINE_ARGS="" 修改为 export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --no-half --use-cpu all"

至此，本地的Stable Diffusion就算搭建完成了！