镜像构建
PyTorch 1.12.1
CUDA 11.8
测试显卡为RTX 3090,因兼容性原因,暂不推荐4090(实测在训练Textual Inversion时速度逊于3090)
无需构建,开箱即用,依赖已全部安装,恭喜使用量破万!
由于webui的git仓库更新频繁,强烈建议在运行之前拉取代码更新
首先需要按实例所在区域配置学术资源加速
然后执行如下命令
cd stable-diffusion-webui/
git pull
cd stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru
如果运行报错,可尝试在运行参数后添加--share
,但是此参数并不安全,慎用!
--deepdanbooru
仅在需要给图片自动打标签时使用,按需添加。
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
此行指将图片输出软链接至数据盘,在初次运行的时候使用,否则会占用系统盘空间!
当出现如下日志时,即运行成功
[GCC 7.5.0]
Commit hash: ab3f997c0c4a1423a82623ae1d4d3c66005bb8da
Installing requirements for Web UI
Launching Web UI with arguments: --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Working with z of shape (1, 4, 32, 32) = 4096 dimensions.
making attention of type 'vanilla' with 512 in_channels
Loading weights [925997e9] from /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/model.ckpt
Loading VAE weights from: /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/model.vae.pt
Applying cross attention optimization (Doggettx).
Model loaded.
Loaded a total of 0 textual inversion embeddings.
Embeddings:
Running on local URL: http://127.0.0.1:6006
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
运行成功后,进入控制台,点击相应实例的“自定义服务”字样
即可进入webui,然后施放你的“魔咒”进行创作吧!
对于xformers,可选择性进行安装,由于兼容性问题,本镜像不包含此依赖,若提示系统盘空间不足,可将模型文件移动至数据盘并进行软链接。
首先关闭webui,执行以下指令(请根据当前选定的文件夹进行cd)
cd /root/stable-diffusion-webui/extensions/
git clone https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
克隆仓库后,在终端内返回上一级目录,重新输入运行命令启动。
启动后点击settings
在本地化(Localization)选项选择zh_CN
1.快速部署教程:
2.合集教程地址:点击访问NovelAI云端部署教程合集
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