stable diffusion本地原生windows安装记录
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目录
前言
文档说明
Python安装
3.1python下载
3.2安装过程
3.3验证安装结果
Git安装
4.1git的下载
4.2git的安装
4.3git的使用
4.4第二种下载方式
4.5下载的注意事项
启动stable diffusion绘画软件
5.1启动sd
附录——cuda安装
6.1cuda的版本检测
6.2cuda的下载
6.3cuda安装的验证
附录——pytorch安装
7.1pytorch下载
7.2修改pytorch配置
7.3验证pytorch的安装
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前言
本文主要记录了个人在参照github在本地windows系统上安装stable diffusion绘画软件的过程。做个备忘录，采用显卡是rtx4060，后续可能会继续补充一些遗忘的，或者未曾遇到的问题与bug。说起来官方文档的安装方法并不复杂。按着步骤来操作不会有很大问题。
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文档说明
作者已经在文档里表明了，安装sd需要你提供必要的硬件环境：英伟达显卡，amd显卡，或者英特尔的cpu与显卡。只要满足的话，就可以按照下方的四步操作进行安装了。请注意，作者没有明确表示需要手动安装pytorch和cuda。实际上这些是完全不用手动装的。因为pytorch作者的启动脚本里会自动下载安装，而cuda目前最新的sd1.6也是不用手动安装的（具体原因不太清楚，希望有大神可以在评论区解释）。所以我们只要严格遵从安装指南的四步骤就好了。
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Python安装
3.1python下载
Python是一门编程语言，得益于其便利性和强大的社区支持，被广泛应用于人工智能领域。我们访问官网进行下载：Welcome to Python.org
在主页上我们可以看到一个downloads标签，点击进入下载页面。然后下滑，直到找到python3.10.6.点击download。然后下滑，选择windows版本，这里官方提供了安装器和压缩包两种方式，对于小白，推荐试用安装器版本。
3.2安装过程
安装过程中存在需要注意的点。不要忘记勾选“add python to path”。选择自定义安装才能选择路径。其他直接一路next，默认就行。
3.3验证安装结果
同时按下键盘上的win+R，这个两个键（win键上面画着一个旗帜）。弹出了“运行”框，我们在里面输入cmd。就可以打开命令提示符（也就是大黑框）。在黑框里输入python -V。如果出现python3.10.6相关信息，代表安装成功。
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Git安装
4.1git的下载
Git只有程序员才会经常用，本质上是一个下载器，类似于手机的上应用商店。但是这个应用商店有点特殊，他只能下载代码，我们将用git下载我们的stable diffusion绘画软件。
访问官网：Git
点击downloads，然后选择windows安装。
4.2git的安装
git的安装没有什么坑点，只需要在最开始选择好你要安装的路径。然后一路默认即可。
4.3git的使用
找一个你想要下载sd的文件夹，我们开始下载sd。这里有两种下载方法。第一种，我们鼠标右键，可以看见在右侧选项栏里有一个git bash。我们点击他。输入下面的命令然后回车下载：git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
4.4第二种下载方式
我们直接在浏览器种输入下面链接访问作者的项目官网：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
我们手动下载并解压到你想要安装的文件夹
4.5下载的注意事项
由于github是国外网站，所以我们网络很容易收到影响，甚至下载失败。如果因为网络原因下载失败，重新尝试就好了。当然，你可以搞个梯子，挂上vpn。这样访问国外网站就很轻松了。
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启动stable diffusion绘画软件
5.1启动sd
找到文件夹下的webui.bat，右键以管理员身份运行，这时候会弹出命令提示符，这个玩意在我们使用sd过程中不能关闭。在这个过程中，sd还要通过git自行下载很多插件。所以需要的时间也比较长。包括我们在开头谈到的pytorch的下载。而这些插件依然是从国外网站上下载的，所以自己看网络情况选择是否要挂vpn。要注意的是，如果全部插件下载完了，在正常使用时不能挂vpn。
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附录——cuda安装
6.1cuda的版本检测
在实际使用时，很多插件会以来cuda，所以有的人会选择自己手动安装cuda。这里附上cuda安装方法。实际上，在按照前面的教程操作之后，已经不影响你绘画的使用了。如果要安装cuda，请在第一次启动webui.bat之间进行。
首先，依然是win+r,，输入cmd，打开命令提示框。输入nvidia-smi。查看自己显卡支持的cuda版本。我的显卡是rtx4060，最高支持12.2
6.2cuda的下载
首先打开cuda的官网，注意这里需要注册了之后才能使用。在浏览器中输入链接：
CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
选择一个不高于你的显卡支持的cuda版本。这里我选择下载12.1.0。至于为什么，选择这个，是因为等下我还要自行下载pytorch。Pytorch与cuda有版本对应关系。
然后按照自己的系统进行选择，比如我是windows11。下载好后，直接双击安装，一路默认就好了。
6.3cuda安装的验证
同样是打开大黑框，输入nvcc -V。如果有信息回显，则代表安装成功。
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附录——pytorch安装
7.1pytorch下载
先前我们就提到过，sd会自动下载合适版本的pytorch进行安装。不需要我们手动下载。而且就算我们手动下载了，也需要修改配置，不然他不会使用我们自行下载的pytorch版本。
所以这里存在着两种方式，一种自行安装然后改配置。另一种，直接改配置。本质上是一样，sd第一次启动时，会检查配置，看pytorch是否安装，如果安装就跳过，否则就下载安装。所以我们需要将配置改成我们想要的pytorch版本。请注意，安装pytorch之前，请安装好cuda。
7.2修改pytorch配置
找到launch_utils.py这个文件，用文本编辑器打开，或者记事本也行。直接搜索找到pytorch相关的这一块。
可以看到，这里指定了一个链接，实际上这个就是pytorch的官网。至于这里要改成什么版本，全看我们当初安装的cuda版本。所以我们渠道pytorch的官网：
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
由于我的4060显卡刚才安装的cuda是12.1.0。可以发现这里满足我要求的最高版本的是2.1.1和2.1.0两个版本。这里我选择安装2.1.0
可以看到我在下面用了三个箭头标明了三个部分。这三个部分，我们直接替换掉launch_utils.py中对应的内容就好了。
7.3验证pytorch的安装
在你修改完配置并且保存退出之后，我们就可以双击webui.bat进行sd的第一次启动了。在第一次启动结束后，如果没出错的话。在你安装sd的文件夹下按照下图进行pytorch的验证了，事实上是完全没有必要对pytorch进行验证。
在这里我想说明的是，在第一次启动webui.bat时，sd会把你本地安装的python拷贝一份到当前文件夹下形成一个虚拟环境。以后启动sd时，它就只会使用这个虚拟的python环境了，至于各种插件和包都是下载到这个虚拟环境。
本人最开始是直接将pytorch下载到了本地环境，最后第一次启动时，才发现虽然sd将我本地的资源拷贝到了虚拟环境，但是由于没有改配置，所以并没有使用最新版的pytroch。对我而言，改配置是一个后来的操作。所以我这里才有了验证pytorch的安装这一步。
如图所示输入cmd，打开大黑框。输入相应的代码，有一样的显示则代表安装成功
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