一、准备工作
1.前言：
最近看Stable Diffusion开源了，据说比Disco Diffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~
这里是官网介绍：
https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release
2.必要前提：
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科学上网。很多链接都需要用到。
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显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正3g绝对不行
3.部署前准备：
本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求
（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）
（2）操作系统需要win10或者win11的系统。
（3）电脑内存16G或者以上。
（4）最好会魔法上网，否则网络波动，有些网页打不开，有时下载很慢。
（5）耐心，多尝试，多搜索。这个教程我已经重复过2次，因此很多问题基本上都踩坑并写出来了。所以请放心，能跑通的。
我的电脑配置供大家参考，Win10，I7，NVIDIA GT1050 4G，16G
生成一张20step的图大概20-30s（若使用更高性能的电脑，生成速度更快。）
4.使用的项目Stable diffusion WebUI项目
Stable diffusion大家都知道了，是当前最多人使用且效果最好的开源AI绘图软件之一，属于当红炸子鸡了。
不过，stable diffusion项目本地化的部署，是纯代码界面，使用起来对于非程序员没那么友好。
而stable diffusion webui，是基于stable diffusion 项目的可视化操作项目。
通过可视化的网页操作，更方便调试prompt，及各种参数。
同时也附加了很多功能，比如img2img功能，extra放大图片功能等等。
因此stable diffusion webui项目是很多人部署到本地的首选。
我们本教程就是以stable diffusion webui项目为例来操作的。
二、电脑环境配置
1.安装miniconda
这个是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
安装时按默认的一路next就行。
2.用管理员权限打开miniconda，输入conda -V 弹出版本号即为正确安装
3.配置库包下载环境，加快网络速度（替换下载库包地址为国内的清华镜像站）
执行下面
conda config --set show_channel_urls yes
生成.condarc 文件
在我的电脑/此电脑-C盘-users-你的账号名下用记事本打开并修改.condarc文件。（如我的路径是C:\Users\Administrator。）
把下面的内容全部复制进去，全部覆盖原内容，ctrl+s保存，关闭文件。
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menp https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
运行conda clean -i 清除索引缓存，以确保使用的是镜像站的地址。
4.创建python 3.10.6版本的环境
运行下面语句，创建环境
conda create --name lmd python=3.10.6
系统可能会提示y/n, 输入y，按回车即可。
显示done，那就完成了。
在你的C:\ProgramData\Miniconda3\envs\lmd已经创建了一个新的项目。
5.激活环境
输入conda activate lmd 回车。
6.升级pip，并设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。
每一行输入后回车，等执行完再输入下一行，再回车。
python -m pip install --upgrade pip
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
不报错就是完成了。
7.安装git，用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui
前往git官网https://git-scm.com/download/win
下载好后，一路默认安装，next即可。
开始菜单找到git cmd。
打开并输入下面指令。
git --version
查看git的版本，显示了版本号即安装成功。
8.安装cuda
cuda是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。
打开NVIDIA cuda官网，https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（这里有人可能会打不开网页，如果打不开，请用魔法上网。）
你会发现有很多版本，下载哪个版本呢？
回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本
比如我的是12.1的版本，我就下载12.1.0的链接
下载完后安装，这个软件2个G，可以安装在c盘以外的地方。比如D盘。
好了，完成这步，电脑的基础环境设置终于完事了。
下面开始正式折腾stable diffusion了。
注意：如果提示此命令nvidia-smi，非内部命令时，按以下操作
把此路径：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVIDIA NvDLISR，放入到环境变量中
显卡所在路径：
环境变量位置：
#精华
