从零开始，手把手教你本地部署Stable Diffusion Webui AI绘画 V4版 (Win版0705更新)

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欢迎来到觉悟之坡 AI绘画教学系列之47篇。

一、前言

我们之前发布过许多关于win平台的教程，其中一些同学在操作过程中遇到了一些难题，因此本教程特别针对这些易卡点进行了详细说明。例如在克隆SDWebui时的注意事项。我们也新增了更新/卸载SD的方式，介绍了如何修改launch_utils.py文件以实现一键包功能。对于已经成功安装并使用的用户，无需重复安装，本教程更适合新手使用，或是在首次安装后遇到问题时查阅。

本教程适用于配备标准硬件的笔记本、台式机或服务器，包括win10、win11、win server 2019、2022操作系统。

二、部署说明

为什么要本地部署AI绘画工具？相较于集成在网络平台的AI绘画工具，本地部署具有以下优势：没有生成数量限制、无需付费、不受NSFW约束、生成速度快、无需排队等候、自由度高。此外，本地部署功能完整、插件丰富，提供了更多调试和个性化选项，更稳定且易于将工具应用于生产力或商业化场景。选择开源版本而非整合包，是为了确保更稳定的运行环境，避免潜在的安全隐患和依赖性问题。

本地化部署需要满足以下要求：

• 至少需要NVIDIA显卡，推荐RTX 3060或以上，显存至少12G。


• 操作系统为win10或win11。


• 运行内存16G或以上。


• 建议使用128G以上的SSD固态硬盘，以加速大模型的读取。


• 若不清楚电脑配置，可下载鲁大师等软件进行检测。


• 对网络有一定要求，可能需要掌握一些基本的网络知识。


• 耐心和解决问题的能力同样重要。


• 我们当前的电脑配置：Win11，i5，NVIDIA RTX2080Ti 22G显存，32G内存。

三、部署算法环境

部署过程分为以下几个步骤：

• 下载并安装miniconda，用于配置基础算法环境。miniconda帮助管理Python版本，实现多版本切换。


• 在miniconda终端执行命令，确认安装成功。


• 创建并激活名为sdwebui的Python环境。


• 升级pip，并将默认库包下载地址更改为阿里镜像站，以增强网络稳定性和下载速度。


• 安装git，用于克隆下载开源项目，如stable diffusion webui。


• 安装CUDA，NVIDIA显卡的依赖程序，确保算法正确运行。

四、stable diffusion环境配置

部署stable diffusion环境包括以下关键步骤：

• 通过git克隆stable diffusion源码，确认正在sdwebui程序环境内。


• 选择非系统盘的根目录进行稳定-diffusion-webui的安装。


• 克隆SD项目代码，注意网络波动问题，多次尝试。


• 下载并放置stable diffusion的官方基础模型。


• 进入项目文件夹，打开webui应用程序。

五、答疑

对于一些常见问题，我们提供以下解答：

• 每次打开stable-diffusion-webui是否都需要重复步骤？不是，之后可以一键打开。


• 能否提供远程部署服务？可以，提供远程协助。


• 如何解决画出的图像质量不佳？查看教程中的AI绘图相关文集，了解如何绘制出高质量图像。


• 内外网问题如何解决？由于某种原因，不提供相关教程，但可以联系特定人员协助。


• 为什么要本地部署，而不是使用整合包？本地部署提供更开放的功能和插件支持，避免依赖第三方维护，确保持续更新。

六、其他注意事项

在部署和使用过程中，确保满足硬件要求、操作系统兼容性、网络稳定性等条件。遇到问题时，参考教程中的详细指南或联系作者寻求帮助。同时，根据个人需求选择合适的部署方式，并保持对新技术的探索和学习。祝您在AI绘画的世界中创造无限可能！

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