在win10电脑上搭建python环境下的本地AI绘画工具Stable Diffusion

随着Chatgpt的横空出世，人工智能受到了前所没有的热棒，AI绘画也进入大众的视野。

Stable Diffusion是一种可以部署在本地环境上运行的人工智能绘画工具，图形运算主要用到的是显卡的GPU性能，因此最好有至少4G显存的显卡。

Stable Diffusion首先需要搭建本地的UI界面即：stable-diffusion-webui，然后下载使用模型文件即可开始创作，模型可以直接使用别人训练好的。

安装Stable Diffusion不是一件简单的事情，在安装过程中会出现各种各样的问题，因此本教程将一步一步带领大家来完成安装。

操作环境：Windows 10中文版

操作步骤

一：安装Python。

Stable Diffusion的运行依赖于Python，因此为了保证整个项目能成功运行我们需要在本地环境安装Python，但是Stable Diffusion目前与最新版Python的兼容性并不是特别好，因此建议安装Python 3.10.9或者Python 3.10.10版本。

请确保安装Python时勾选“ Add Python 3.10 to PATH”选项。

为了确认Python成功安装，请打开CMD终端窗口并输入“python”命令，如果能查询到Python的相关信息则证明安装已经成功，否则请重新安装。

步骤二：安装Git。

安装git来克隆完整的stable-diffusion-webui仓库，直接访问：Git - Downloading Package来进行下载，对于目前的大部分电脑来说都是64位的系统因此直接点击下载网页中的“64-bit Git for Windows Setup”。

下载完成后直接点击该EXE文件即可开始运行安装向导，所有选项均选择默认选项进行安装即可。

步骤三：使用git安装stable-diffusion-webui。

在电脑的C盘创建一个文件夹如“sd”来保存stable-diffusion-webui库文件，进入该文件夹后，右键鼠标在打开的下拉列表中选择“Git bash Here”可打开命令窗口并进入此文件夹，以保证后续的安装文够正确的安装在当前文件夹中。

在打开的命令窗口中复制以下代码（先复制到记事本再复制，以去掉一些控制符，https://ghproxy.com/部分能使访问网站快速，下同）点击回车键运行：

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

安装过程中请不要关闭电脑或者断网，否则会安装失败。

安装完成后关闭Windows命令窗口，我们可以在sd文件夹中看到stable-diffusion-webui文件夹即表示安装成功了。

步骤四：下载面部重建插件GFPGAN。

打开浏览器访问Github：GitHub - TencentARC/GFPGAN: GFPGAN aims at developing Practical Algorithms for Real-world Face Restoration.去来下载GFPGAN插件，打开网页后向下拖拽点击如下图所示的“GFPGANv1.3.pth”插件即可开始下载。也可以直接用这个连接下载更快。

https://ghproxy.com/https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth

完成下载后直接将GFPGANv1.3.pth拖拽至stable-diffusion-webui文件夹中即可，如：“C:\sd\stable-diffusion-webui”。

步骤五：配置并运行webui-user.bat文件来自动安装所需文件。

如果你在安装Python时没有勾选了“ Add Python 3.10 to PATH”选项，在运行webui-user.bat批处理文件之前需要对其进行配置，右键该文件选择编辑即可在记事本中打开此文件开始编辑：在set PYTHON=参数后粘贴当前环境中Python.exe的路径，如：“C:\Users\50275\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe”。

当一切都配置成功后双击运行webui-user.bat文件，此过程可能需要一到两个小时左右，具体时间取决于你的网速。

如果你因为网络原因无法正常访问到Github中的部分资源从而导致安装失败，此时需要用记事本打开launch.py文件并找到index_url =launch_utils.index_url这行内容，并改成：

index_url = 'https://github.com/' , launch_utils.index_url

再运行webui-user.bat文件，安装速度确实会快很多，至少100倍以上。

运行到中途，屏幕显示：

RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check

这应当是一个非常经典的错误提示。这是因电脑中没有独立N卡（或有N卡但没有正确安装相应的驱动程序），程序找不到用于AI计算的GPU才会报此错误。解决方法是可以改为CPU进行运行，不过生成速度以及画面效果不佳，有条件的最好还是买好点的GPU吧。

具体解决方案:

修改启动参数，需要在 webui-user.bat 中设置启动参数。

set COMMANDLINE_ARGS=--use-cpu all --no-half --precision full --skip-torch-cuda-test --listen

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=-1

其他几个参数，PYTHON、GIT、VENV 无须修改，留空就行。

再次运行 webui-user.bat，它会自动找本机的 python 和 git 环境，并且在 stable-diffusion-webui 目录下设置 python 虚拟环境 venv，并且激活虚拟环境，程序需要的一些依赖包都会安装在此虚拟环境。

然后是长时间等待。。。。，只能关闭窗口。

显然安装gfpgan无法完成，主要是网络原因，无法从github上下载源代码，从而导致install失败。

解决方法是直接到github下载 GFPGAN 代码到本地，并进行本地安装。

从github将GFPGAN的源文件下载到本地，这一步可以使用git clone也可以直接下载zip文件。下载后，解压（如果用git clone就不需要）到以\stable-diffusion-webui\venv\Scripts目录下。

打开cmd，cd到：c:\sd\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\GFPGAN-master下。

使用命令c:\sd\stable-diffusion-webui\venv\Scripts\python.exe -m pip install basicsr facexlib安装GFPGAN的依赖。

如果长时间等待后，仍一直停留在这里，可以关闭该窗口后再重新运行命令，安装会继续进行：

出现上述提示符画面后，再使用c:\sd\stable-diffusion-webui>python.exe -m pip install -r requirements.txt安装GFPGAN的依赖。requirements.txt文件在c:\sd\stable-diffusion-webui文件夹中，同样应先进入该文件夹。

如提示更新pip就更新pip:

使用python.exe setup.py develop安装GFPGAN。

（注意是在标红文件夹GFPGAN-master中，应先进入该文件夹）

安装完毕后，再运行stable diffusion根目录的webui-user.bat会发现稍等片刻就跳过GFPGAN安装，开始安装clip了。

如果遇到其他github上的模块无法安装也可以用同样的方法。

在所有过程中，都可以直接针对报错信息进行处理。如出现下列提示：

找到Cammand开头的部分，如红框中的内容，执行Cammand后面的命令（注意去掉””，增加https://ghproxy.com/还是为了提高下载速度）：

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git c:/sd/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai

程序就会自动安装相应内容：