Windows下Stable Diffusion WebUI使用AMD显卡指北
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发布时间：2024-08-27 11:50
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时间：2024-11-24 03:12
SD提供纯命令行和带有WebUI的版本，本文将详细指导如何在Windows下使用带有WebUI的SD版本。在开始安装前，确保安装了git和Python 3.10（建议使用3.10.6或更高版本）。git是一种版本管理工具，用于管理代码版本或文档，但在这里主要作为下载器使用。Python无需过多介绍，确保选中“Add Python to PATH”选项以方便后续使用。
此外，确保安装了Adrenalin显卡驱动，这是使用SD WebUI所必需的。
对于虚拟环境，教程中提到可以使用conda环境，但并非强制要求，如果不需要管理不同版本的Python，直接使用系统Python即可。
接下来，安装miniconda（从官网下载），并开始使用miniconda提供的PowerShell或terminal进行后续操作。通过cd命令进入一个空目录或创建新目录，然后根据显卡类型（Nvidia或AMD）下载相应的仓库。
对于AMD显卡用户，需要额外下载两个库，并将它们移动至SD主目录下的相应文件夹中。同时，修改SD目录下的launch.py文件以使用国内镜像下载库，这可以显著加快下载速度。
在SD主目录下的webui-user.bat文件中，添加指定参数以优化图形处理和内存使用。对于AMD显卡用户，推荐使用“--precision full --no-half --medvram”参数。
下载所需的模型和LoRA文件，将checkpoint类型文件放入“SD主目录\models\Stable-diffusion”目录，LoRA类型文件放入“SD主目录\models\Lora”目录。
在conda环境中执行webui-user.bat，程序将自动下载并安装所需文件。这一步骤可能需要一定时间，可能因网络问题或GitHub访问问题而中断，此时重新运行即可解决问题。
激活所需的虚拟环境（例如使用conda命令或直接通过开始菜单中的miniconda命令行快捷方式），然后在SD主目录下执行启动命令。成功启动后，通过浏览器访问127.0.0.1:7860或http://localhost:7860访问WebUI界面，这比命令行操作更直观方便。
最后，提供一张使用SD生成的图片作为示例，展示其强大的AI绘图能力。
