要在 Alibaba Cloud Linux 3 上设置开机启动 ossftp，你可以通过创建一个系统服务来实现。以下是具体步骤：

安装 ossftp：

创建服务文件：

首先，你需要创建一个服务文件。使用以下命令创建一个新的服务文件：

sudo nano /etc/systemd/system/ossftp.service

编辑服务文件：

在打开的编辑器中，添加以下内容：

[Unit]
Description=OSS FTP Service
After=network.target

[Service]
ExecStart=/bin/bash /root/ossftp-1.2.0-linux-mac/start.sh
Restart=always
User=root

[Install]
WantedBy=multi-user.target

这里的 ExecStart 指向你的 start.sh 脚本的路径。

保存并退出。

重新加载系统服务：

运行以下命令以重新加载系统服务，使新创建的服务生效：

sudo systemctl daemon-reload

启用服务开机启动：

使用以下命令启用服务，使其在系统启动时自动运行：

sudo systemctl enable ossftp.service

启动服务：

你可以立即启动服务以测试其是否正常工作：

sudo systemctl start ossftp.service

检查服务状态：

使用以下命令检查服务的状态，确保它正在运行：

sudo systemctl status ossftp.service

如果一切设置正确，ossftp 应该会在每次系统启动时自动运行。

如果在你的系统上没有安装 nano 编辑器，你可以使用其他文本编辑器，比如 vi 或 vim。

如果你需要安装 nano，可以使用以下命令：

sudo yum install nano

xoyozo 1 天前

从零搭建一台阿里云 ECS（Alibaba Cloud Linux / CentOS / Linux）并迁移网站

购买 ECS
解析域名（非网站域名）、修改实例名称、主机名
设置阿里云（重要）
远程连接进入 ECS（若解析未生效可以先用 IP）（若新服默认使用 22 端口，可在阿里云控制台登录系统，或先在安全组临时放行 22 端口）
修复系统漏洞
将磁盘挂载到目录（fdisk、df 命令参考：https://xoyozo.net/Blog/Details/SSH）
安装宝塔面板（本文以宝塔面板方案为例，选择任何你喜欢的环境部署方案都行）。可以在阿里云控制台ECS实例页安装扩展程序
临时放行宝塔面板端口，进入宝塔面板（http方式）
配置面板 SSH、添加新的安全端口、面板设置
更改 SSH 默认端口（参：https://xoyozo.net/Blog/Details/change-default-port）
安装 nginx、PHP 等
配置 PHP 扩展（Redis、sqlsrv（注意选择兼容的版本）、memcached 及端口）
创建网站，配置网站（路径、伪静态等）
迁移网站文件（参：https://xoyozo.net/Blog/Details/SSH）
仔细对比新旧网站的配置文件（特别是 .php 的访问权限，参：https://xoyozo.net/Blog/Details/nginx-location-if）
设置写入目录（使用 rsync 同步的文件会同步用户和权限）
解析域名（先改 hosts 测试网站功能）
更改内网其它 ECS 上的 hosts
关闭原 ECS（能马上发现问题，不然等运行一段时间才发现问题就麻烦点）
设置 FTP
迁移“计划任务”
所有网站和软件的配置文件都要使用 WinMerge 进行对比
移除“宝塔面板-安全”和“阿里云-ECS-安全组”中不用的端口
再次检查阿里云设置
在备份工具中添加该服务器的所有备份项
私网中若有 ECS 的 hosts 中域名直接绑定到私网 IP 的，做相应更改

一、环境准备

（一）硬件方面：

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。

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。

（二）软件方面：

1. Git

https://git-scm.com/download/win
下载最新版即可，对版本没有要求。

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。

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。

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。

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

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

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》

二、安装流程

1. 安装 Git

就正常安装，无问题。

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。

3. 安装 Nvidia CUDA

正常安装，无问题。

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~~

三、问题及注意点

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

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~~

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。-_-!

5. 其他安装问题

删除 /tmp 和 /venv 目录后重启 webui.bat 试试。

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?

在这里插入图片描述

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

暂

转自暂时先用这个名字 2 年前

3,668

使用 JS 实现粘贴到 <input type="date" />

不知道从哪个版本的 Chrome 或 Edge 开始，我们无法通过 ctrl+v 快捷键将时间格式的字符串粘贴到 type 为 date 的 input 框中，我们想办法用 JS 来实现。

方式一、监听 paste 事件：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('paste', (event) => {
    input.value = event.clipboardData.getData('text');
});

这段代码实现了从页面获取这个 input 元素，监听它的 paste 事件，然后将粘贴板的文本内容赋值给 input。

经测试，当焦点在“年”的位置时可以粘贴成功，但焦点在“月”或“日”上不会触发 paste 事件。

方式二、监听 keydown 事件：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('keydown', (event) => {
    if ((navigator.platform.match("Mac") ? event.metaKey : event.ctrlKey) && event.key === 'v') {
        event.preventDefault();
        var clipboardData = (event.clipboardData || event.originalEvent.clipboardData);
        input.value = clipboardData.getData('text');
    }
});

测试发现报错误：

Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'getData')
Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'clipboardData')

看来 event 中没有 clipboardData 对象，改为从 window.navigator 获取：

const input = document.querySelector('input[type="date"]');
input.addEventListener('keydown', (event) => {
    if ((navigator.platform.match("Mac") ? event.metaKey : event.ctrlKey) && event.key === 'v') {
        event.preventDefault();
        window.navigator.clipboard.readText().then(text => {
            input.value = text;
        });
    }
});

缺点是需要用户授权：

仅第一次需要授权，如果用户拒绝，那么以后就默认拒绝了。

以上两种方式各有优缺点，选择一种适合你的方案就行。接下来继续完善。

兼容更多时间格式，并调整时区

<input type="date" /> 默认的日期格式是 yyyy-MM-dd，如果要兼容 yyyy-M-d 等格式，那么：

const parsedDate = new Date(text);
if (!isNaN(parsedDate.getTime())) {
    input.value = parsedDate.toLocaleDateString('en-GB', { year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit' }).split('/').reverse().join('-');
}

以 text 为“2023-4-20”举例，先转为 Date，如果成功，再转为英国时间格式“20-04-2023”，以“/”分隔，逆序，再以“-”连接，就变成了“2023-04-20”。

当然如果希望支持中文的年月日，可以先用正则表达式替换一下：

text = text.replace(/\s*(\d{4})\s*年\s*(\d{1,2})\s*月\s*(\d{1,2})\s*日\s*/, "$1-$2-$3");

处理页面上的所有 <input type="date" />

const inputs = document.querySelectorAll('input[type="date"]');
inputs.forEach((input) => {
    input.addEventListener(...);
});

封装为独立域

避免全局变量污染，使用 IIFE 函数表达式：

(function() {
  // 将代码放在这里
})();

或者封装为函数，在 jQuery 的 ready 中，或 Vue 的 mounted 中调用。

在 Vue 中使用

如果将粘贴板的值直接赋值到 input.value，在 Vue 中是不能同步更新 v-model 绑定的变量的，所以需要直接赋值给变量：

<div id="app">
    <input type="date" v-model="a" data-model="a" v-on:paste="fn_pasteToDateInput" />
    {{a}}
</div>
<script src="https://unpkg.com/vue@3/dist/vue.global.js"></script>
<script>
    const app = Vue.createApp({
        data: function () {
            return {
                a: null,
            }
        },
        methods: {
            fn_pasteToDateInput: function (event) {
                const text = event.clipboardData.getData('text');
                const parsedDate = new Date(text);
                if (!isNaN(parsedDate.getTime())) {
                    const att = event.target.getAttribute('data-model');
                    this[att] = parsedDate.toLocaleDateString('en-GB', { year: 'numeric', month: '2-digit', day: '2-digit' }).split('/').reverse().join('-');
                }
            },
        }
    });
    const vm = app.mount('#app');
</script>

示例中 <input /> 添加了 data- 属性，值同 v-model，并使用 getAttribute() 获取，利用 this 对象的属性名赋值。

如果你的 a 中还有嵌套对象 b，那么 data- 属性填写 a.b，方法中以“.”分割逐级查找对象并赋值

let atts = att.split('.');
let target = this;
for (let i = 0; i < atts.length - 1; i++) {
    target = target[atts[i]];
}
this.$set(target, atts[atts.length - 1], text);

xoyozo 2 年前

1,257

VMware 如何扩大或减小硬盘容量

众所周知，VMware Workstation 中分配的硬盘大小与实际的 .vmdk 文件尺寸是不一致的。

譬如为虚拟机创建了一块 60GB 的硬盘，安装完系统后使用了 20GB 的空间，此时在宿主机上查看到的 .vmdk 的大小是 20GB。

当虚拟机的磁盘空间不足时，可以在 VMware 中扩展容量或添加硬盘。

扩展容量：虚拟机 - 设置 - 硬件 - 硬盘 - 扩展 - 设置最大磁盘大小。譬如设置为 160GB，那么虚拟机的磁盘 0 的大小会变成 160GB，C 盘 60GB 不变，在磁盘管理中可以将未分配的 100GB 创建为 D 盘。

添加硬盘：虚拟机 - 设置 - 硬件 - 添加 - 硬盘 - 设置最大磁盘大小。譬如设置为 100GB，那么虚拟机会增加一块大小为 100GB 的磁盘 1，在磁盘管理中可以将它创建为 100GB 的 D 盘。

当虚拟机内删除文件后，观察到 .vmdk 文件的大小并没有相应地减小，网上搜索后找到很多办法，但未测试成功。索性删除并重装系统比较方便，如果虚拟机里安装了许多软件不方便重装的朋友继续研究。

xoyozo 2 年前

2,813

axios 取消请求

一般我们使用原生 JS 的时候使用 abort() 来取消 fetch 请求。

在使用 axios 发送请求时，如果我们想要取消请求，可以使用 axios 提供的 CancelToken 和 cancel 方法。下面是具体的实现步骤：

// 创建 CacnelToken 实例
const cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
// GET 方式请求
axios.get(url, {
    cancelToken: cancelTokenSource.token
}).catch(thrown => {
  if (axios.isCancel(thrown)) {
    console.log('Request canceled', thrown.message);
  } else {
    console.log('An error occurred', thrown);
  }
});
// POST 方式请求
axios.post(url, data, {
    cancelToken: cancelTokenSource.token
});
// 取消请求
cancelTokenSource.cancel('请求被取消');

get 请求的时候，cancelToken 是放在第二个参数里；post 的时候，cancelToken 是放在第三个参数里。axios-0.27.2 中测试成功。

在即时响应的搜索框中可以这样处理：（vue3）

let cancelTokenSource;
const app = Vue.createApp({
    methods: {
        fn_list: function () {
            // 如果已有请求则取消
            cancelTokenSource && cancelTokenSource.cancel();
            // 创建一个新的请求
            cancelTokenSource = axios.CancelToken.source();
            axios.post(url, data, {
                cancelToken: cancelTokenSource.token
            }).then(function (response) {
                // 请求成功
            }).catch(function (error) {
                // 请求失败/取消
            });
        },
    }
});
const vm = app.mount('#app');

如果你用 jQuery，请参此文。

xoyozo 2 年前

2,251

记一次 Discuz! 论坛打开很慢或打不开的问题解决

论坛出现动态页面打开或刷新非常慢（超过半分钟），甚至打不开，该页无法显示，502 Bad Gateway 等情况，TTFB 计时需要好几秒。

微信图片_20220528233028.png

切换 nginx 版本、php 版本等均无效果，甚至购买新的 ECS 重新搭建环境也是效果甚微。

最终在阿里云 RDS 管理中，手动主备库切换，问题得以解决。

因此大概率是原主库有问题（有损坏的表需要修复或锁等情况）。

查询故障时间段的慢 SQL，发现某表的锁等待时间特别长，不知道是不是这个表的原因导致的。

次日，提交工单得到回复是原主库（现备库）会自动修复，经再次主备库切换测试得到了肯定的结果。

再次日，又遇到同样的打开慢的情况，这次直接找到慢 SQL 中锁等待时间较长的表，优化（OPTIMIZE TABLE）（虽然是 InnoDB），立刻解决了问题。

xoyozo 2 年前

3,432

Windows 7 Windows Update 无法搜索新更新（错误代码：80072EFE）

将 Windows 更新代理更新到最新版本：从 Microsoft 下载中心手动下载 Windows 更新代理

再次尝试。

如果仍然失败，尝试手动安装这两个更新：KB3020369、KB3125574，本人未测试。

xoyozo 3 年前

3,563

IndexOf、Contains、Regex 查找字符串性能对比

测试在长度为 403 的字符串中查找，特意匹配最后几个字符：

string a = "";
for (int i = 0; i < 100; i++) { a += "aBcD"; }
a += "xYz";
string b = "xyz"; // 特意匹配最后几个字符

Stopwatch sw1 = Stopwatch.StartNew();
bool? r1 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r1 = a.IndexOf(b) >= 0; }
sw1.Stop();

Stopwatch sw2 = Stopwatch.StartNew();
bool? r2 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r2 = a.Contains(b); }
sw2.Stop();

Stopwatch sw3 = Stopwatch.StartNew();
bool? r3 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r3 = a.ToUpper().Contains(b.ToUpper()); }
sw3.Stop();

Stopwatch sw4 = Stopwatch.StartNew();
bool? r4 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r4 = a.ToLower().Contains(b.ToLower()); }
sw4.Stop();

Stopwatch sw5 = Stopwatch.StartNew();
bool? r5 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r5 = a.Contains(b, StringComparison.OrdinalIgnoreCase); }
sw5.Stop();

Stopwatch sw6 = Stopwatch.StartNew();
bool? r6 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r6 = a.Contains(b, StringComparison.CurrentCultureIgnoreCase); }
sw6.Stop();

Stopwatch sw7 = Stopwatch.StartNew();
bool? r7 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r7 = Regex.IsMatch(a, b); }
sw7.Stop();

Stopwatch sw8 = Stopwatch.StartNew();
bool? r8 = null; 
for (int i = 0; i < 10000; i++) { r8 = Regex.IsMatch(a, b, RegexOptions.IgnoreCase); }
sw8.Stop();

return Json(new
{
    IndexOf_________________ = sw1.Elapsed + " " + r1,
    Contains________________ = sw2.Elapsed + " " + r2,
    ToUpper_________________ = sw3.Elapsed + " " + r3,
    ToLower_________________ = sw4.Elapsed + " " + r4,
    OrdinalIgnoreCase_______ = sw5.Elapsed + " " + r5,
    CurrentCultureIgnoreCase = sw6.Elapsed + " " + r6,
    IsMatch_________________ = sw7.Elapsed + " " + r7,
    IsMatchIgnoreCase_______ = sw8.Elapsed + " " + r8,
});

结果参考：

{
"indexOf_________________": "00:00:00.1455812 False",
"contains________________": "00:00:00.0003791 False",
"toUpper_________________": "00:00:00.0038182 True",
"toLower_________________": "00:00:00.0026113 True",
"ordinalIgnoreCase_______": "00:00:00.0096550 True",
"currentCultureIgnoreCase": "00:00:00.1596517 True",
"isMatch_________________": "00:00:00.0053627 False",
"isMatchIgnoreCase_______": "00:00:00.0084132 True"
}

xoyozo 3 年前

1,555

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一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

2. 硬盘

（二）软件方面：

1. Git

2. Python

3. Nvidia CUDA

4. stable-diffusion-webui

5. 中文语言包

6. 扩展（可选）

7. 模型

二、安装流程

1. 安装 Git

2. 安装 Python

3. 安装 Nvidia CUDA

4. 安装 stable-diffusion-webui

三、问题及注意点

1. python 版本错误

2. pip版本错误

3. 安装或执行停滞

4. xFormers 安装不上

5. 其他安装问题

6. 硬件问题

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一、环境准备

（一）硬件方面：

1. 显存

2. 硬盘

（二）软件方面：

1. Git

2. Python

3. Nvidia CUDA

4. stable-diffusion-webui

5. 中文语言包

6. 扩展（可选）

7. 模型

二、安装流程

1. 安装 Git

2. 安装 Python

3. 安装 Nvidia CUDA

4. 安装 stable-diffusion-webui

三、问题及注意点

1. python 版本错误

2. pip版本错误

3. 安装或执行停滞

4. xFormers 安装不上

5. 其他安装问题

6. 硬件问题

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