Windows下Stable Diffusion WebUI使用AMD显卡指北

有没有人在啊,想请教下,Windows下Stable Diffusion WebUI使用AMD显卡指北
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趁年华

2024-09-21 02:59:22

Stable Diffusion(SD)是一种使用AI进行绘图的软件,可被视为NovelAI的离线版。与Windows上的其他软件相比,SD的安装方法独特,对硬件要求较高,尤其是显存,它直接影响生成图片的尺寸。

SD提供纯命令行和带有WebUI的版本,本文将详细指导如何在Windows下使用带有WebUI的SD版本。在开始安装前,确保安装了git和Python 3.10(建议使用3.10.6或更高版本)。git是一种版本管理工具,用于管理代码版本或文档,但在这里主要作为下载器使用。Python无需过多介绍,确保选中“Add Python to PATH”选项以方便后续使用。

此外,确保安装了Adrenalin显卡驱动,这是使用SD WebUI所必需的。

对于虚拟环境,教程中提到可以使用conda环境,但并非强制要求,如果不需要管理不同版本的Python,直接使用系统Python即可。

接下来,安装miniconda(从官网下载),并开始使用miniconda提供的PowerShell或terminal进行后续操作。通过cd命令进入一个空目录或创建新目录,然后根据显卡类型(Nvidia或AMD)下载相应的仓库。

对于AMD显卡用户,需要额外下载两个库,并将它们移动至SD主目录下的相应文件夹中。同时,修改SD目录下的launch.py文件以使用国内镜像下载库,这可以显著加快下载速度。

在SD主目录下的webui-user.bat文件中,添加指定参数以优化图形处理和内存使用。对于AMD显卡用户,推荐使用“--precision full --no-half --medvram”参数。

下载所需的模型和LoRA文件,将checkpoint类型文件放入“SD主目录\models\Stable-diffusion”目录,LoRA类型文件放入“SD主目录\models\Lora”目录。

在conda环境中执行webui-user.bat,程序将自动下载并安装所需文件。这一步骤可能需要一定时间,可能因网络问题或GitHub访问问题而中断,此时重新运行即可解决问题。

激活所需的虚拟环境(例如使用conda命令或直接通过开始菜单中的miniconda命令行快捷方式),然后在SD主目录下执行启动命令。成功启动后,通过浏览器访问127.0.0.1:7860或
http://localhost:7860
访问WebUI界面,这比命令行操作更直观方便。

最后,提供一张使用SD生成的图片作为示例,展示其强大的AI绘图能力。