从零开始，手把手教你本地部署Stable Diffusion Webui AI绘画
Stable Diffusion 是一种生成对抗网络（GAN），主要用于生成高质量的图像。随着 AI 技术的快速发展，Stable Diffusion 已经成为许多艺术家和开发者喜欢使用的工具。本文将手把手教你如何在本地部署 Stable Diffusion Webui，方便你进行 AI 绘画。
第一步：环境准备
在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了以下软件：
- Python 3.8+：你可以从 Python官网 下载并安装。
- Git：如果你的系统还没有安装 Git，可以从 Git官网 下载。
- CUDA（可选）：如果你希望利用 GPU 加速，确保你的计算机上安装了 NVIDIA 的 CUDA 工具包。
第二步：克隆项目
使用 Git 克隆 Stable Diffusion Webui 项目到你的本地计算机。打开命令行终端，执行以下命令：
git clone https://github.com/Autonomous-Computing-Laboratory/Stable-Diffusion-Webui
cd Stable-Diffusion-Webui
这将把最新的代码下载到你的本地文件夹中。
第三步：安装依赖
进入项目目录后，使用 Python 的包管理工具 pip 安装所需的依赖库。在终端中运行以下命令：
pip install -r requirements.txt
这个命令会自动下载并安装项目所需的所有包。
第四步：下载模型文件
Stable Diffusion 在使用之前需要下载预训练的模型文件。你可以从以下链接下载适合的模型：
下载完成后，将模型文件（通常是 .ckpt 格式）放置在项目的 models/Stable-diffusion 目录下。
第五步：启动 WebUI
一切准备就绪后，可以启动 WebUI。在终端中输入以下命令：
python app.py
如果一切顺利，你应该会看到类似于以下的输出：
Running on http://127.0.0.1:5000
这意味着你已经成功启动了 WebUI。
第六步：访问 WebUI
打开你的网页浏览器，访问 http://127.0.0.1:5000。你应该可以看到一个友好的界面，允许你输入提示文本并生成图像。
第七步：生成图像
在界面的输入框中，输入你想要生成的图像的描述。例如，你可以输入 “一只在月光下的猫”。单击“生成”按钮，稍等片刻，你会看到生成的图像出现在页面上。
注意事项
- GPU加速：如果你安装了 CUDA 并且希望利用 GPU 加速，请确保你已经正确配置了 CUDA 的路径，并且你安装的 PyTorch 版本支持 GPU。
- 模型权重：不同版本的模型权重会影响生成图像的质量和风格，可以尝试使用不同的模型文件。
结论
通过以上步骤，你已经成功在本地部署了 Stable Diffusion Webui。通过这个简单的接口，你可以探索 AI 绘画的乐趣，尽情发挥你的创意！请记得定期关注项目更新，享受最新的功能和改进。
希望这篇文章能够帮助你顺利搭建 Stable Diffusion Webui。祝你在创作中获得灵感，创造出令人惊叹的作品！
