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最简单的Stable Diffusion 本地部署教程

为了在本地成功部署Stable Diffusion,你需要遵循一系列详细的步骤,确保所有必要的硬件和软件环境都被正确配置。以下是一个全面的教程,帮助你从零开始搭建Stable Diffusion的运行环境。

1. 硬件和软件环境准备【1】【5】

在开始之前,你需要确保你的计算机具备以下硬件要求:

操作系统:Windows 10或更高版本,确保是64位系统。 CPU:虽然没有特定的要求,但建议使用性能较好的处理器。 GPU:NVIDIA显卡,至少8GB显存,以保证图像生成的速度和质量。 内存:至少16GB RAM。 网络环境:稳定的网络连接,某些资源可能需要使用代理(魔法上网)来访问。

2. 安装必要的软件【5】【1】

首先,你需要安装以下软件和库:

Python:通过Microsoft Store或官方网站下载并安装Python 3.10。安装时确保选择了“Add Python to PATH”选项。 Git:从Git官网下载并安装Git。安装后,配置Git的用户名和邮箱。 依赖库:使用pip安装Stable Diffusion所需的依赖库,如tensorflow-gpunumpyPillowmatplotlib。例如,你可以在命令行中运行pip install tensorflow-gpu来安装TensorFlow的GPU版本。

3. 获取Stable Diffusion代码库【1】【5】

从GitHub上克隆Stable Diffusion的代码库:

git

更新时间 2024-05-26