最近接手了一个需要使用 Stable Diffusion 的项目，要重新部署一套 SD 环境。这跟我之前的SD部署又不太一样，部署过程中遇到一些问题，总结出一个比较完美的安装方案，在这里和大家分享一下。
项目地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
环境准备
在开始部署之前，我使用以下环境：
- Python 3.10.6（建议使用这个版本，避免一些兼容性问题）
- NVIDIA RTX 4090 24GB
- Windows 11
- 本机CUDA12.4
部署过程
最开始我是按部就班地一个个安装依赖，但是发现要切换目录太多次了，非常繁琐。后来我写了个简单的脚本来自动化这个过程。
首先，克隆主项目：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
conda环境创建
conda create -p .\Dlab python=3.10.6 -y
然后创建一个依赖库目录：
mkdir -p repositories && cd repositories
这里是我写的自动安装脚本，可以一次性把所有依赖都装好：
repos=(
"Stability-AI/stablediffusion:stable-diffusion-stability-ai"
"CompVis/taming-transformers:taming-transformers"
"sczhou/CodeFormer:CodeFormer"
"salesforce/BLIP:BLIP"
"Stability-AI/generative-models:generative-models"
)
for repo in "${repos[@]}"; do
IFS=':' read -r github_path local_path <<< "$repo"
echo "正在克隆并安装 $github_path..."
git clone "https://github.com/$github_path.git" "$local_path"
cd "$local_path"
pip install -e .
cd ..
done
接下来是安装其他必要的依赖，这些都是我踩坑后总结出来的版本，可以完美运行：
# 安装基础依赖
pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark --prefer-binary
# k-diffusion 必须从 git 安装最新版
pip install git+https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git --prefer-binary
# 回到主目录安装项目依赖
cd ..
pip install -r requirements.txt --prefer-binary
# 这些版本都是我反复测试过的，建议按照这个版本安装
pip install pytorch_lightning==1.9
pip install -U xformers==0.0.28.post2 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install pydantic==1.10.11
pip install wandb==0.15.12
最后启动服务：
python launch.py --xformers --no-gradio-queue
踩坑记录
- 依赖版本冲突
最坑的是依赖版本问题，特别是 PyTorch 和 xformers 的版本必须要匹配。我在上面列出的版本组合是经过反复测试的，可以完美运行。 - 网络问题
科学上网。如果实在下载不了，建议使用镜像源。
中文汉化
进入界面后选择Extensions，点击Load from加载
找到zh_CN Localization点击Install
安装好后可以在已安装的插件界面看到
然后来到User interface界面
选择zh_CN
应用设置并重启UI
重启webui后进入已经是中文的界面了
生成图片测试，成功运行！
