一、事前准备

1、一台配置不错的电脑，英伟达显卡，20系列起步，建议显存6G起步，安装win10或以上版本，我的显卡是40系列，16G显存，所以跑大部分的模型都比较快；

2、科学上网，很多下载所需的链接都在国外，虽然国内目前资源也不少了，但是精品不多，建议备一个。

二、安装所需的环境

具体包括python，这是Stable Diffusion的主要运行环境；git，用来克隆下载所需项目，包括Stable Diffusion自身；cuda，英伟达显卡用来跑算法的驱动，没有这个，显卡就是摆设。

1、安装python

记住，必须是3.10.6版本，后期的版本不支持pytorch，无法跑显卡算法，部署上会一直报错。

下载链接：Python Release Python 3.10.6 | Python.org

下载后按提示一路安装，安装完把安装路径加入到系统变量中，按如下操作步骤：

在cmd命令行中敲python --version，显示如下结果即说明安装好了。

2、安装git

到官网Git 下载软件，按提示安装。

如何使用git参考我之前的一篇文章：手记：把代码上传到Gitee等远程仓库的过程记录及常见问题_提交到gitee仓库的代码看不到吗-CSDN博客

安装完敲入指令git --version看版本

3、安装cuda

到官网CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 下载驱动，按提示安装。这里需要为自己的显卡选择具体的版本，命令行输入指令nvidia-smi查看对应版本。

下载后安装完也要配置一下环境变量，前面配置python环境变量的截图中有，操作步骤雷同。

三、安装与配置Stable Diffusion

1、下载Stable Diffusion

使用cmd，进入想安装的目录，敲入指令：

git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git

2、下载所需的包，配置运行环境

运行指令：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
查看这个txt文档，内容如下

最好是手动一条条安装，如pip install albumentations==0.4.3

这样好能看出哪个安装有问题，以便定向排查问题。

3、下载基础模型

目录如下：

新建目录models，在其中再建个Stable-diffusion目录，用于存放基础模型文件。

到网站 stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 at main上下载个基础模型。

​

下载的模型文件放入models\Stable-diffusion目录中

4、运行画图指令

把ldm目录移入scripts目录中，不然运行下面的指令时会报no ldm modules的错误。

python ./scripts/txt2img.py --prompt "a man" --ckpt ./models/Stable-diffusion/v1-5-pruned.ckpt --outdir outputs --H 512 --W 512

运行完图片生成在outputs中。

​

至此，专业版的部署已经完成，虽然这种方式有利于理解它背后的运行机制，用于研究。不过使用的时候每次都要编写指令，在cmd窗口中运行，或者使用python代码从程序中绘画，很不便捷，下一篇介绍如何使用web页面画图。