本文以Ubuntu 22.04 LTS为例子。

请使用一般用户，不可以用Root用户安装。

1 安装显卡驱动 #

1.1. Nvidia #

1. 安装 专有Nvidia驱动，之后重开机。

2. 安装 CUDA

3. 确认驱动安装是否正确安装

nvidia-smi nvcc --version

1.2. AMD #

1. 安装AMD驱动程序，重开机。

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

2. 安装AMD ROCm，中间需要重开机。

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

3. 确认驱动是否有正确安装

# 应会看到driver=amdgpu sudo lshw -c video # 查看ROCm是否正确安装 sudo apt show rocm-libs

2. 安装Anaconda #

1. 安装Python、wget、git。

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

2. 安装 Anaconda。

3. 创建Python 3.10.6的虚拟环境

conda create --name sdwebui python=3.10.6

3. 拷贝Stable Diffusion WebUI保存库 #

1. 将Stable Diffusion WebUI拷贝至用户家目录

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

2. (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

3. 启动虚拟环境：

conda activate sdwebui

如果想要于bash script自动以conda启动虚拟环境，可以把这二行加入至webui-user.sh顶端：

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

于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。

4. 设置启动参数 #

用VIM编辑webui-user.sh。

显卡VRAM在8GB以上，将# COMMANDLINE_ARGS=替换成COMMANDLINE_ARGS=--xformers --enable-insecure-extension-access参数。

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

额外加上--listen参数让其他电脑能以IP访问网页界面，--share则是产生一组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装扩充功能。加上--nowebui则不会启动网页界面，单纯接收WebUI API之用。

其余可用参数请见 命令行参数

5. 启动Stable Diffusion WebUI #

运行webui.sh，它会自动下载PyTorch并安装依赖套件。跑完它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