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以Ubuntu 22.04 LTS为例将Stable Diffusion安装至GNU/Linux

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以Ubuntu 22.04 LTS为例将Stable Diffusion安装至GNU/Linux

安装显卡驱动

1.1 Nvidia

安装专有Nvidia驱动，之后重启电脑。

安装CUDA。

确认驱动安装是否正确：

nvidia-smi
nvcc --version

1.2 AMD

安装AMD驱动程序，重启电脑。 “` sudo apt update && sudo apt upgrade -y wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/22.40.3/ubuntu/focal/amdgpu-install_5.4.50403-1_all.deb sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.4.50403-1_all.deb “`

安装AMD ROCm，中间需要重启电脑。

sudo apt install linux-headers-`uname -r` linux-modules-extra-`uname -r`
curl -fsSL https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg
echo 'deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg] https://repo.radeon.com/amdgpu/5.4.2/ubuntu jammy main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/amdgpu.list
sudo apt-get update
sudo apt install amdgpu-dkms
sudo reboot
echo 'deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg] https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.4.2 jammy main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
echo -e 'Package: *\nPin: release o=repo.radeon.com\nPin-Priority: 600' | sudo tee /etc/apt/preferences.d/rocm-pin-600
sudo apt-get update
sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm-5.4.2/lib:/opt/rocm-5.4.2/lib64" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

确认驱动是否正确安装：

# 应会看到driver=amdgpu
sudo lshw -c video

# 查看ROCm是否正确安装
sudo apt show rocm-libs

安装Anaconda

安装Python、wget、git。

sudo apt install python3 python3-pip python3-virtualenv wget git

安装Anaconda。

创建Python 3.10.6的虚拟环境。

conda create --name sdwebui python=3.10.6

拷贝Stable Diffusion WebUI保存库

将Stable Diffusion WebUI拷贝至用户家目录。

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

（选择性）将Anything v4.5模型下载至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目录。

wget -nc -P ~/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion https://huggingface.co/andite/anything-v4.0/resolve/main/anything-v4.5-pruned.safetensors -O anything-v4.5-pruned.safetensors

启动虚拟环境：

conda activate sdwebui

如果想要在bash脚本中自动以conda启动虚拟环境，可以将以下两行代码添加到webui-user.sh文件的顶部：

eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate sdwebui

在conda环境下，最好使用conda指令来安装套件。不过Stable Diffusion WebUI仍偏好以pip创建虚拟环境。

设置启动参数

使用VIM编辑webui-user.sh文件。

如果显卡VRAM在8GB以上，将# COMMANDLINE_ARGS=替换为COMMANDLINE_ARGS=--xformers --enable-insecure-extension-access。

如果显卡VRAM小于等于4GB，将# COMMANDLINE_ARGS=替换为COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention --xformers --enable-insecure-extension-access。

额外加上--listen参数以允许其他电脑通过IP访问网页界面，--share则生成一组Gradio网址。

加上--xformers可进一步减少VRAM占用，只支持Nvidia显卡。加入--no-half-vae减少使用VAE时算出黑图的几率。

加上--enable-insecure-extension-access让你在网页界面直接安装扩展功能。加上--nowebui则不会启动网页界面，只接收WebUI API。

其他可用参数请参考命令行参数。

启动Stable Diffusion WebUI

运行webui.sh，它会自动下载PyTorch并安装依赖套件。运行完毕后，应该会显示一组网址，本机用浏览器打开http://127.0.0.1:7860进入网页图形界面。

cd ~/stable-diffusion-webui
./webui.sh

结尾

通过以上步骤，您已成功安装并启动了Stable Diffusion WebUI。现在您可以使用图形界面进行稳定扩散相关的操作和任务。祝您使用愉快！

原创文章，作者：SD中文网，如若转载，请注明出处：https://www.stablediffusion-cn.com/sd/sd-install/1436.html

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