Stable Diffusion安装记录II

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前言

之前用没独显的笔记本跑stable-diffusion，那叫一个慢呀，而且想等着明年的5070显卡，最近是不会装机了
突然想起来我有张显卡啊，有个18年买的游戏本在吃灰，i7-8750H+8G内存+GTX1060，哟，翻出来试试
结果遇到一系列问题
注：我是搞嵌入式c语言和linux的，python没学过，不专业的说法请见谅

0 更改python路径（跳过）

这一步只是记录给我自己看的，毕竟我没WIFI，整个stable-diffusion的目录是我用U盘拷贝的，python的路径自然要修改

1 Torch is not able to use GPU

真的哔了报这个错，我又不是没显卡

1.1 确认显卡

任务管理器上可以看到显卡的型号

1.2 安装nvdia驱动

本来电脑上就有Game Ready那个显卡驱动，但是没法使用nvdia-smi工具（或许是我的笔记本太老了，18年的）
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

我又安装了个Studio
装完了就可以使用nvdia-sim（在cmd里我不知道如何使用，我在git bash里使用的）

1.3 检查CUDA

stable-diffusion的python的包安装在了他自己的venv里，直接在命令行里使用python无法import torch

切换到stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts里执行python；
再执行这两句检查CUDA

torch.cuda.is_available()
torch.cuda.device_count()

如果是True和1那请继续看，如果是False那显卡确实还是检测不到，我没辙了

嗯。。这不是能检测到吗，为啥说检测不到呢？再执行webui-user.bat还是一样的报错

1.4更改启动脚本

报错在这里，那我们去看代码他为啥报错了

绿框里是我加的，这里他就是Flase，检测不到CUDA，服了

Stable Diffusion安装和快速入门
这篇文章讲过的部分我就不重复记录了

webui-user.bat就是调用webui.bat，我就换成从webui.bat启动
然后启动成功

2 依赖安装

哎，这里我忘截图了，只能文字记录下

2.1 pip install报错

CUDA检测通过之后开始下载依赖项，
pip有个什么包拉不下来，挂了，报错信息
OSError:HTTPSConnectionPool什么的
解决：
用git bash，把那串xxxx\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe -m pip install xxx后面追加
–trusted-host github.com，有啥域名加啥

2.2 git报错

这个问题本次我没有遇到，之前在其他linux环境上遇到过
SSL certificate problem:self signed certificate in certificate chain
解决

export GIT _SSL_NO_VERIFY=true
git config --global http.sslVerify "false"

2.3 卡在installing requirements

grandmother’s，继续看源码
我没截图，调用栈上打印了出错的文件和行数
代码在这里：stable-diffusion-webui-master\modules\launch_utils.py

服啦，要不是我手机热点是显示消耗的流量没有增加，我真以为他半个小时都没下载完呢

用命令行，拎出来执行
xxxx\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe -m pip install -r 这个文件路径
然后没两分钟就装好了

3 启动咯~

3.1 clip报错

想打人捏~

（这个错误很好复现，所以我截了张图）

https://huggingface.co/models/访问不到，但是你挂了梯子又会有其他报错，真是莫名其妙
国内的镜像站：https://hf-mirror.com/models

上去搜索clip-vit-large-patch14，下载到本地
不需要clone那几个一个多G的大文件（我不知道是啥）

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone git@hf.co:openai/clip-vit-large-patch14

放到本地之后，需要修改stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py
这个代码，让他从本地加载这个东西
（就是上图那个101行的报错信息）

红框是我加的；
我不知道这个https://huggingface.co/models/的url是怎么传下来的，但是还好，他没在其他地方用到
那我们就在这里把version修改成本地路径就ok了

4 成功运行

怎么下载、运行模型和设置提示词请见
Stable Diffusion安装和快速入门

4.1 遗留问题

害，不知道是windos系统还是啥原因啊，
我这跑完图之后有个路径报错，但是我寻思也没中文啊？
网页上图片显示不出来，需要去stable-diffusion-webui-master\output目录下自己查看

5 小结

显卡就是🐄
哪怕只是个1060显卡（FP32算力约4TFLPOS），出图速度仍然比我的i71260P快了十几倍。。。

一张1024*512，采样方法为DPM++ 2M的图，上篇文章用没独显的cpu跑的，迭代一张需要25秒

这次用旧电脑上的1060显卡，迭代一张只要1.8秒

朋友的3060显卡（FP32算力12TFLPOS，1060的3倍），同样的参数每秒可以迭代2.3张，看样子FP32算力貌似和出图速度成近似正比

期待明年整个和终结者天网算力差不多的显卡