在windows上安装Stable diffusion

2023年9月20日2023年9月21日 lingshun

凌顺实验室（lingshunlab.com）在本文主要介绍通过Github的方法在Windows系统中安装Stable diffusion，该难度对于初学者来说有点高，网络要求也高，但可以更好的理解Stable diffusion的运行。

相对如果想简单一些，网络不太好的小伙伴，可以选用B站UP主秋葉aaaki 大佬的「SD启动器——绘世」。

如果需要再写一篇「绘世」的分享教程，请关注「凌顺实验室」微信公众号留言，说出你的需求。

Stable Diffusion 简介

Stable Diffusion是一个用于生成图像的机器学习模型。它属于对抗性生成网络(GAN)的一类,可以从语言描述生成高质量的图像。

主要特点包括:

基于Transformer的文本到图像生成。它利用了大规模预训练的语言模型来理解文本描述,并将其转换为图像。
采用Diffusion模型作为其生成组件。这种模型可以生成高质量和高保真的图像。
开源且易于使用。它是一个开源项目,提供了简单的API和预训练模型,便于研究人员和开发者使用。
支持无条件和有条件的图像生成。可以直接生成图像,也可以基于文本描述生成特定的图像。
生成质量好,分辨率高。它可以生成512x512甚至1024x1024的高分辨率图片。
训练数据集规模大。它是基于LAION-400M的巨大数据集预训练的,数据量达到400000万张图像。

1，安装git

https://git-scm.com/download/win

下载后，不断下一步，使用默认选项安装即可。

2，安装python

使用的版本是python 3.10.6

https://www.python.org/downloads/release/python-3106/

下载后，安装时需要注意一点，要点选「Add Python 3.10 to PATH」

然后，下一步，下一步完成安装。

3，克隆"Stable Diffusion WebUI"

找一个位置存放项目文件

例如：我是放在C盘，新建一个文件夹，名为“stable-diffusion”

进入该目录，然后在地址栏中输入cmd，回车：

即可打开命令行工具，并且已经跳转到当前目录（stable-diffusion）中

现在输入命令，即可从github中克隆stable-diffusion-webui到本地：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

等待git clone 完成，即可看到「stable-diffusion-webui」目录

4，下载 modle

打开以下网址，并往下拉

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5

找到图片的这两个模型，根据自己的需求选择下载其中1个或者2个都下载也可以。

v1-5-pruned-emaonly.ckpt : 4.27GB ema-only weight, 使用较少的 VRAM - 适合推理
v1-5-pruned.ckpt : 7.7GB ema+non-ema weights, 使用更多 VRAM - 适合微调

较大的模型包含更多信息，而信息越多视觉效果就越好，但他们制造这些较小的模型是为了低端显卡/系统，这些显卡/系统的内存不足 16GB（或多或少）。

下载完模型后，放在「stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion」这个目录里，就可以在网页端进行选择加载了。