本文将详细介绍 stable diffusion webui 的下载、安装及问题解决。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像，尽管它也可以应用于其他任务，如内补绘制、外补绘制，以及在提示词（英语）指导下产生图生图的翻译。它是一种潜在扩散模型，由慕尼黑大学的 CompVis 研究团体开发的各种生成性人工神经网络。它是由初创公司 StabilityAI，CompVis 与 Runway 合作开发的，并得到 EleutherAI 和 LAION 的支持。
其它问题请参考：
运行使用时问题《Windows 使用 Stable Diffusion 时遇到的各种问题整理》；
模型运用及参数《Stable Diffusion 个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；
提示词生图咒语《Stable Diffusion 提示词词缀使用指南（Prompt）》；
不同类的模型Models说明《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models》；
绘制人物动作及手脚细节《Stable Diffusion 准确绘制人物动作及手脚细节（需 ControlNet 扩展）》；
各种风格对比及实际运用《AI绘图风格对照表/画风样稿详细研究记录及经验总结》；
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一、环境准备
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（一）硬件方面：
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1. 显存
4G 起步，4G 显存支持生成 512*512 大小图片，超过这个大小将卡爆失败。
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2. 硬盘
10G 起步，模型基本都在 5G 以上，有个 30G 硬盘不为过吧？现在硬盘容量应该不是个问题。
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（二）软件方面：
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1. Git
https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。
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2. Python
https://www.python.org/downloads/
截止发稿（2023.3.6）时，最高版本只能用 3.10.*，用 3.11.* 会出问题。
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3. Nvidia CUDA
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_516.94_windows.exe
版本 11.7.1，搭配 Nvidia 驱动 516.94，可使用最新版。
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4. stable-diffusion-webui
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
核心部件当然用最新版本~~但注意上面三个的版本的兼容性。
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5. 中文语言包
https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese
下载 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 文件
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6. 扩展（可选）
https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet
下载整个 sd-webui-controlnet 压缩包
https://huggingface.co/Hetaneko/Controlnet-models/tree/main/controlnet_safetensors
https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet/tree/main/models
https://huggingface.co/TencentARC/T2I-Adapter/tree/main
试用时先下载第一个链接中的 control_openpose.safetensors 或 第二个链接中的 control_sd15_openpose.pth 文件
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7. 模型
https://huggingface.co/models
https://civitai.com
可以网上去找推荐的一些模型，一般后缀名为 ckpt、pt、pth、safetensors ，有时也会附带 VAE（.vae.pt）或配置文件（.yaml）。
| 类型 | 文件格式 | 存放目录 | 备注 |
|---|---|---|---|
| check point | .ckpt，.safetensors | \models\Stable-diffusion | 文件较大 |
| vae | 名字带有 vae 的 | \models\vae | 细节更好地恢复，特别是眼睛和文字 |
| Textual Inversion | *.pt | \embeddings | 一般文件很小，额外的 tag |
| Lora | *.pt | \models\Lora | 调整模型，理解为风格化也可以 |
| Hypernetworks | .pt，.ckpt，*.safetensors | \models\hypernetworks | 和 lora 工作方式相似，算法不同 |
这里可以学习一下模型的基本概念《解析不同种类的 Stable Diffusion 模型 Models，再也不用担心该用什么了》
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二、安装流程
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1. 安装 Git
就正常安装，无问题。
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2. 安装 Python
建议安装在非 program files、非 C 盘目录，以防出现目录权限问题。
注意安装时勾选 Add Python to PATH，这样可以在安装时自动加入 windows 环境变量 PATH 所需的 Python 路径。
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3. 安装 Nvidia CUDA
正常安装，无问题。
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4. 安装 stable-diffusion-webui
国内需要用到代理和镜像，请按照下面的步骤操作：
a) 编辑根目录下 launch.py 文件
将 https://github.com 替换为 https://ghproxy.com/https://github.com，即使用 Ghproxy 代理，加速国内 Git。
如图将代码中所有类似地址都改掉（注意：不仅仅是图中所展示的这些）。
b) 执行根目录下 webui.bat 文件
根目录下将生成 tmp 和 venv 目录。
c) 编辑 venv 目录下 pyvenv.cfg 文件
将 include-system-site-packages = false 改为 include-system-site-packages = true。
d) 配置 python 库管理器 pip
方便起见，在 \venv\Scripts 下打开 cmd 后执行如下命令：
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 镜像
pip freeze > requirements_versions.txt # 创建文件
pip install -r requirements_versions.txt # 执行此条命令前，请检查你的剩余磁盘空间
pip install xformer # 如果不执行此条命令，启动 Stable Diffusion 时可能会出现错误。xformer 还可以在后续使用中降低显卡占用。xformer 会安装到 \venv\Lib\site-packages 中，安装失败可以用 pip install -U xformers 命试试。
e) 安装语言包
将文件 chinese-all-0306.json 和 chinese-english-0306.json 放到目录 \localizations 目录中。
运行 webui 后进行配置，操作方法见下。
f) 安装扩展（可选）
将 sd-webui-controlnet 解压缩到 \extensions 目录中。
将 control_sd15_openpose.pth 文件复制到 /extensions/sd-webui-controlnet/models 目录中。
不同的扩展可能还需要安装对应的系统，比如 controlnet 要正常使用则还需要安装 ffmpeg 等。
g) 安装模型
下载的各种模型放在 \models\Stable-diffusion 目录中即可。
h) 再次执行根目录下 webui.bat 文件
用浏览器打开 webui.bat 所提供的网址即可运行。
其中提供了网址：http://127.0.0.1:7860。
打开该网址后在 Settings -> User interface -> Localization (requires restart) 设置语言，在菜单中选择 chinese-all-0220（前提是已经在目录中放入了对应语言包，见上），点击 Apply Settings 确定，并且点击 Reload UI 重启界面后即可。
好了，现在可以开始使用了~~
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三、问题及注意点
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1. python 版本错误
错误：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.13.1+cu117
ERROR: No matching distribution found for torch==1.13.1+cu117
这是由于 python 版本不对导致的（上面提过了，截止发稿时不能追求新版本），要用 python 3.10.* 版本。
解决来源：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/7166
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2. pip版本错误
警告：
[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: D:\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
提示中已经给出了解决方案：
在 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
python.exe -m pip install --upgrade pip![]()
3. 安装或执行停滞
如果在执行 webui.bat 进行包下载安装时或者生成图片时会卡很久都没反应，那么这时可以复制包名，进入 python 安装目录或 \venv\Scripts\ 目录中打开 cmd，执行
pip install 包名也可以通过任务管理查看网络状态，如果网络在玩命下载，那么就等着吧~~
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4. xFormers 安装不上
很多同学都反应 xformers 无法安装，可以用以下的方法试试：
检查 Dreambooth 要求的 Python 版本：
如果您的 Python 版本低于 3.6，请安装最新的 Python 版本，并重复尝试安装 xformers。
# 据此可以在终端中运行以下命令，以检查您的 Python 版本：
python --version安装依赖项：xformers 有许多依赖项，如果这些依赖项没有正确安装可能会导致升级失败。您可以尝试安装以下依赖项：
pip install numpy scipy torch torchaudio transformers清除 pip 缓存并重新安装：
# 清除 xformers 缓存：运行以下命令清除 xformers 缓存。
pip uninstall -y xformers
pip cache purge
# 更新 pip：确保您正在使用最新版本的 pip，可以运行以下命令更新 pip。
pip install --upgrade pip
# 安装 xformers：在清除了缓存并更新了 pip 之后，重新安装 xformers。
pip install xformers手动安装 xformers 指定版本
如果上述步骤仍然无法解决问题，可尝试手动安装 Dreambooth 所需的 xformers 版本。在 Dreambooth 的文档中，可以找到 xformers 的版本要求。
pip install xformers==0.0.17.dev465使用 conda 环境
如果您使用的是 conda 环境，请尝试在 conda 环境中安装 xformers。
# 创建 conda 环境
conda create --name myenv
# 激活 conda 环境并安装 xformers
conda activate myenv
pip install xformers网络问题
如果已经配置好了代理，就不要考虑这个了。
检查网络连接：请确保您的计算机与互联网连接，并且网络连接没有被防火墙或代理服务器阻止：
# 检查网络连接是否正常
ping google.com非必要
你确定需要使用 xformers 么？如果不需要，可以在webui-user.bat中把--xformers去掉试试。其它
如果上述方法还是无法解决问题，请尝试在 OpenAI 的论坛或者 Dreambooth 的 GitHub 页面上寻求更多帮助。-_-!
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5. 其他安装问题
删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。
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6. 硬件问题
一般显卡不达标，就会爆卡，解决办法就是编辑根目录下 webui-user.bat 文件，试一下修改参数 COMMANDLINE_ARGS 即可。
以下几个设置逐一测试看看哪个适合自己。
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --precision full --no-half
set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram本机显存 4G，使用最后一个配置方法，可以烧出 2048*1080 的图，前两种方法反而会在最后爆卡。
最后，预祝各位成功~~
dog drink~~ where is dog?
参考：
【AI 繪畫】Stable-Diffusion 通過骨架分析插件 ControlNet 來製作超有意境的圖片
Stable Diffusion 2.1 + WebUI 的安装与使用（极详细）
低配显卡想玩 Stable Diffusion？修改一个配置就行
整合包
Synology strongly advises you not to run commands as the root user, who has the highest privileges on the system. Doing so may cause major damages to the system. Please note that if you choose to proceed, all consequences are at your own risk.
在 NAS 的控制面板中找到“终端机和 SNMP”，勾选“启用 SSH 功能”，点“应用”确认。
群晖系统暂时没有类似 TreeSize 的磁盘文件管理工具，但是我们可以用磁盘映射的方式将群晖系统上的目录挂载到电脑上。这样，在电脑上就可以用 TreeSize 扫描群晖上的磁盘文件了。具体步骤如下：
一、群晖上安装 WebDAV Server
二、启用 WebDAV Server
三、新建群晖用户
千万要设置好权限。
切换到“应用程序”选项卡，关闭除 WebDAV Server 以外的所有应用程序
切换到“权限”选项卡，勾选需要访问的目录
四、在电脑上安装 RaiDrive
从官网下载，免费版即可。
五、配置 RaiDrive
打开 RaiDrive，点击顶部的“添加”，选择“NAS”，选择“Synology”，并填相应的地址和账户
技巧：将群晖提供的外部访问地址（在 控制面板-外部访问 中查看）直接在浏览器上打开，如果与群晖在同一局域网，那么会跳转到 https://[IP].[QuickConnect ID].direct.quickconnect.cn:5001/，那么参照这个地址填入到 RaiDrive 中即可在局域网中连接；如果不在同一局域网，那么会跳转到公网地址，同样可以将公网地址填入，但必须在路由器上映射端口才能在外网映射磁盘到 NAS。
六、访问文件
一切顺利，你就可以在“此电脑”中看到新建的盘符，像访问本地磁盘一样访问群晖文件。
今天在控制台应用程序中删除和覆盖文件时，遇到指定路径的文件被禁止操作：
Access to the path is denied.
在网上找到的答案都是给所在目录添加 Everyone 的权限，尝试无果。
后来发现原因是被操作的文件被勾选了“只读”权限，取消就正常了。
无法完成向远程代理 URL 发送请求。基础连接已经关闭:发送时发生错误。
解决办法：
IIS中“管理服务”的SSL证书过期了，停止，选择新证书，应用，启动。
如果证书名称都相同（例如“alias”），可以先选中一个启动，在 VS Web 部署的设置中验证连接，弹出“证书错误”，点击“查看详细信息”，检查“颁发给”中的域名是否正确，正确的话安装证书。
| LigerShark.WebOptimizer.Core | BuildBundlerMinifier | |
| 特点 | 在运行时捆绑和缩小 CSS 和 JavaScript 文件 具有完整的服务器端和客户端缓存，以确保高性能 可禁用缩小 支持使用通配模式 标记帮助程序与缓存破坏 支持内联 支持 SCSS | 将 CSS、JavaScript 或 HTML 文件捆绑到单个输出文件中 保存源文件会自动触发重新捆绑 支持通配模式 支持 CI 方案的 MSBuild 支持 缩小单个或捆绑的 CSS、JavaScript 和 HTML 文件 每种语言的缩小选项是可定制的 打开生成的文件时显示水印 任务运行程序资源管理器集成 命令行支持 快捷更新解决方案中所有捆绑包 禁止生成输出文件 转换为 Gulp |
| 注入（Program.cs） | services.AddWebOptimizer(); app.UseWebOptimizer(); | |
| 指定捆绑的项目 | 在运行时自动缩小 css 和 js，也可以在 AddWebOptimizer 中自定义。默认情况下，生成的文件不会保存到磁盘，而是保存在缓存中。 | 手动编辑 bundleconfig.json 文件来指定需要合并和缩小的文件 |
| 功能配置 | | 在 bundleconfig.json 捆绑时设置 |
| 热重载（在开发模式中保存文件自动更新浏览器效果） | VS 安装扩展，方法：菜单 - 扩展 - 管理扩展 - 联机 搜索“Bundler & Minifier” | |
| 其它资料 | ASP.NET 官方文档 |
Senparc.Weixin.Sample.MP 盛派微信公众平台示例项目在 VS 中运行正常，当发布到 IIS 后出现应用程序池自动停止的情况，在服务器管理器中找到 .NET Runtime 错误，可以看到错误原因：
\App_Data\SenparcTraceLog 目录需要写入权限。
以下目录也需要写入权限：
\App_Data\WeChat_OfficialAccount
\App_Data\NeuChar
视频号直播可会生成推流地址和密钥。
微博可选“拉流”或“推流”，推/拉是针对直播平台来说的，即此处的“拉流”是指微博从视频源（如阿里云视频直播）拉流，“推流”指视频源（如 OBS）往微博推流。
微博或抖音的“拉流”方式以及 OBS 软件的使用方式请参考文章：如何使用阿里云视频直播服务在抖音上直播监控摄像头画面，建议先了解一下流程，有助于进一步配置“推流”方式。
第一步，从微博直播的“推流”方式或微信视频号的创建直播页面中生成推流地址和密钥：
第二步，配置 OBS Studio 的推流服务：
服务选择“自定义”，填入服务器和串流密钥，“应用”。
点击“开始推流”。
在微博或视频号中预览直播并继续创建完成。
前提：
监控摄像头有推流功能
抖音有直播权限（粉丝数超过 1000）
一个已备案的域名
名词解释：
推流地址：由阿里云生成的接收摄像头视频流推送的地址。
播流地址：由阿里云生成可用于终端播放的视频流地址。
各环节功能解释：
摄像头：负责采集视频信息，并推送到阿里云。
阿里云视频直播服务：接收视频推流并分发到用户端（收费）。
OBS 软件：负责将视频流转化为可供直播伴侣调用的视频源。
直播伴侣：将视频源分发到短视频终端用户。
第一步：配置阿里云视频直播服务
1.1 在阿里云控制台中开通视频直播，在域名管理中添加域名。
这里需要添加两个域名，一个是推流域名，一个是播流域名。顾名思义，“推流”指从摄像头将流推送到阿里云，“播流”是用户播放视频流。
以添加域名推流域名“rtmp.xoyozo.net”和播流域名“live.xoyozo.net”为例：
然后按列表中的 CNAME 地址对域名作解析即可。
解析生效后，点击任意一个域名进行配置，将推流域名和播流域名相互绑定。成功后，可以在推流域名中的播流信息中看到播流域名，在播流域名的推流信息中也能看到推流域名。
1.2 生成推流地址/播流地址
在工具箱中点击地址生成器。
选择推流域名和播流域名，AppName 和 StreamName 任意填写，生成成功后获取以下地址：
注：鉴权串是按照鉴权规则生成的串，默认有效期 30 分钟，超出时间即中断推流。可以在域名管理中修改该值，或直接关闭 URL 鉴权。
第二步：在摄像机控制面板中配置推流域名
该步骤因摄像机的品牌和型号不同而有所差异。本文以 IP CAMERA 为例。
首先使用 IP 搜索工具在局域网上搜索摄像机，找到摄像机的 IP 地址。
在浏览器上打开，输入用户名和密码进入管理面板。
在“参数设置”-“网络设置”- RTMP Publish 中，将推流地址填入到“预定网址”中，点击“应用”。
刷新后查看“直播状态”和“直播网址”是否已生效。
若配置成功，可将播流地址在视频播放器中打开观看，或直接在 iPhone 或安卓手机中打开播流地址。
第三步：使用 OBS Studio 将直播流信号转换为虚拟摄像头信号
因抖音直播伴侣无法使用播流地址作为视频源进行直播输出，故使用 OBS 将播流信号转化为虚拟的本机摄像头信号源供直播伴侣调用。
下载安装 OBS Studio，添加一个“场景”：
然后添加一个“媒体源”：
去掉“本地文件”前面的勾，将播流地址填到“输入”框中：
确定后即可预览到直播内容：
拖动视频区域可调整输出范围。
点击“启动虚拟摄像机”。
提示：OBS 创建的虚拟摄像机默认会从物理麦克风和桌面系统音频拾音，请按需在“混音器”中配置。
第四步：OBS 使用 VLC 视频源（此步可略过）
若 OBS 直接添加媒体源不稳定，可以使用 VLC 视频源。
下载安装 VLC 播放器。
在 OBS Studio 中添加来源，选择“VLC 视频源”：
点击“播放列表”右侧的“+”，选择“添加路径 /URL”：
填写播流地址并确定。
第五步：配置抖音直播伴侣使用 OBS 的虚拟摄像机信号源
下载安装抖音直播伴侣，在任意场景中添加素材，选择“摄像头”：
摄像头选择“OBS Virtual Camera”：
点击“开始直播”：
