前言

【资料图】

目前网上有很多关于Stable Diffusion Web-UI本地部署的教程，其中秋叶大佬整合包版本安装起来确实很简单

但是我在部署了 Github版之后，将两个版本进行了对比。

(对照实验所用电脑配置：联想拯救者R70002021R7-5800H，RTX 3050 4g，16内存）

在相同模型，所有条件均一致的情况下，我进行了多次对照试验，得出以下两个结论：

1.出图速度差距大。对于较低配置的电脑，同样配置了x-former的情况下，整合版本的出图

速度相比git版慢一倍左右。G版生成一张20 Step的图大概20-30s（差距大小取决于：采样算法的选择）

2.对模型还原程度差异大。使用同一模型的情況下，Git版生成的图片比整合版更精致，

节更多。（提示词，采样步数，VAE模型均一致）

注：以上结论仅由我个人电脑配置得出，更高配置的品卡应该会大大弥补这两方面的差距，故仅供较低配置电脑参考！

电脑配置需求

需要有N显卡，GTX1060/RTX3050及以上，显存4G以上

操作系统需要win10或win11的系统

内存16G及以上，至少128G以上的固态硬盘，且有20G+的剩余空间

本教程不需要魔法上网，作者给出的软件本体是调试好的一件包，配置好编程环境后，解压即用！

安装的本质

在翻阅网上现有的各种教程之后，感觉还是麻烦，安装Github版需要敲很多复杂代码，其本质就是：“从外网将残缺文件下载到指定位置”

最后只有一个目的：把软件本体安装完整

另外，版本升级的本质其实是对stbale Diftusion扩散模型的更新，与软件本体无关，软件只是一个将模型应用可视化的程序，这点要清楚

安装流程

需要百度网盘会员，无会员请自行了解：“CE修改器”

本文安装系统环境默认为Windows

一、配置编程环境

复制链接到浏览器并保存到网盘，先不要下载

链接：https://pan.baidu.com/s/1HhWSqC3UCzhoWemNYsWczg?pwd=6666 

1、安装Python

下载并安装“1-python-3.10.6-amd64.exe”

在地址栏内填写：C:\Programs\Python\Python310 后完成安装

2、安装Miniconda3

下载并安装网盘分享文件夹 2-miniconda 内的“Miniconda3-Windows-x86_64.exe”

这里选择“All Users”

这里确保你的安装目录是C:\ProgramData\miniconda3，若不是请修改

确认安装地址无误后，继续下一步默认设置完成安装

3、打开Anaconda Prompt(miniconda3)命令窗口

输入

弹出版本号即为正确安装

在命令窗口继续执行

接着执行

若出现提示行，输入y并回车即可

4、创建python 3.10.6版本的环境

执行

提示你是否要继续安装，输入y并回车

若显示以下界面，这步就完成了

5.升级pip并更改默认库包下载地址为清华镜像站

依次执行以下两行语句

6、 安装git

下载并安装网盘内“3-Git-2.40.0-64-bit.exe”文件

安装路径默认，其他设施一律默认

安装完成之后，回到刚刚的命令窗口执行

查看git的版本，显示版本号即为安装成功

7.1 如果报错，显示说“'git' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”。（如果不报错有显示git版本，则跳过这一步，进入第7步）

那么，把git的bin文件夹地址和git-core的文件夹地址放到windows系统变量的path里面。

默认gitbin文件夹是：C:\Program Files\Git\bin

默认gitcore文件夹地址是：C:\Program Files\Git\mingw64\libexec\git-core

把地址添加到环境变量的Path里面。

操作路径是：开始-设置-系统-关于-高级系统设置-环境变量-path-新建

添加完后，你在miniconda里面，输入

应该就能出现git版本号了

7、安装CUDA

在命令窗口输入

查看自己的CUDA版本号，在网盘文件夹中找到对应版本的安装包下载并安装

二、安装stable-diffusion-webui软件本体

链接：https://pan.baidu.com/s/16zSWaD9aA7AY6mze15nLiA?pwd=6666 

下载并解压stable-diffusion-webui.zip到本地

解压好之后，找到根目录下的“webui-user.bat”双击打开

等待程序执行，直到出现running on local URL: http://127.0.0.1:7860

stable diffusion webui的本地部署就宣布结束了

恭喜你可以开启你的AI绘画之旅了

写在最后

本教程的目的是为了让不会魔法上网的小伙伴也能快速完成Stable Diffusion的本地部署，而且就算会魔法上网，安装过程也是十分缓慢的，所以作者特地做了一份Github版的一件包供大家使用。

如果安装过程中出现任何问题，请及时联系Up主解决，Up主会尽快解决并排查问题

Up主后续会持续更新sd-webui的使用教程，请各位小伙伴持续关注~