如何部署Stable Diffusion WebUI 无科学上网版
一些背景 一些需求 硬件需求（可选） 软件需求 一些细节 检查nvidia driver查看对应cuda版本 安装cuda 安装cuDNN 安装GPU版pytorch 安装Stable Diffusion WebUI 下载模型一些背景
因为众所周知的原因，在大陆地区登录一些网站延迟过高，甚至出现无法登录的情况，这使得新技术的体验过程变得困难重重。比如最近大火的Stable Diffusion模型，可以借助人工智能技术，用神经网络生成各种有趣的图片，视频。然而，部署模型和WebUI需要登陆github，需要加载python包，这些都会因网络延迟变成瓶颈。
这篇文章目的在于告诉大家如何在没有科学上网的条件下，在本地部署Stable Diffusion WebUI，让大家能把Stable Diffusion模型用起来。
技巧总结起来无非2条：
用ssh代替http连接，增加github下载的稳定性 在python加载依赖包的过程中不要用默认的下载源，要换成国内阿里源下面本文会从零开始告诉大家如何在Windows环境从零开始部署Stable Diffusion WebUI。
一些需求
硬件需求（可选）
一块性能尚可的GPU，笔者用的是3060Ti。需要注意这是一个可选项，经过实验，CPU完全可以运行Stable Diffusion模型，但耗时较长体验不佳。GPU生成一张512x512的图片大约需要10s，而CPU则需几分钟。所以，强烈建议配置一块GPU跑模型，可以大大增加用户体验。
软件需求
Git: 用于下载webui，需要配置ssh登录，而不是用https Python: 用于运行模型 cuda + cuDNN （可选）: 和PyTorch绑定，用GPU加速计算一些细节
检查nvidia driver查看对应cuda版本
cuda版本最好在11.7以上以避免问题，如果版本过低建议更新driver
https://blog.csdn.net/junR_980218/article/details/129694824
安装cuda
在命令行运行nvidia-smi查看cuda版本，如果>=11.7，则使用11.7，如果<11.7，则使用对应版本，但版本最好在11.x。这里强烈建议用11.7版本，以避免后续发生问题。
参考：https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive
安装cuDNN
在官网找到对应版本（这个过程应该要注册），下载解压后将文件拷贝到cuda目录
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7
官网：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
安装GPU版pytorch
pytorch分为CPU版 ~ 172MB和GPU版~ 2.3GB，需要安装的是后者。因为默认安装CPU版，GPU版要在pytorch官网查询命令
https://pytorch.org/get-started/locally/
版本和cuda绑定，以cuda11.7为例，
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
建议使用python虚拟环境，虽然这不是必须的，不过强烈建议这样做，避免python初始环境被污染，至于如何以及为什么要用虚拟环境，可以参考我的另一篇文章PyCharm使用初步用命令行安装包一节。
安装完成后，可以对安装过程进行检查，torch.cuda.isavailable() 要返回True
import torch
if __name__ == '__main__':
if torch.cuda.is_available():
print("success")
else:
print("failed")
参考：https://blog.csdn.net/qq_43473795/article/details/125816702
安装Stable Diffusion WebUI
Github代码仓库：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
建议以ssh连接不要用http，这样更稳定
git clone git@github.com:AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
需要建立虚拟环境+换源，这样能提升下载文件可靠性。如上图所示，启用python虚拟环境以后，目录前会有类似(venv)的字样。本文使用了阿里源，因为是用命令行安装，所以在--index-url 添加对应的链接即可。
pip install –r requirements.txt --index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
之后再次确认依赖包版本，避免之后执行脚本发生问题
pip install –r requirements_versions.txt --index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
发现的问题：
在下载basicsr包过程中存在下载不了的情况
考虑先单独下载，更新setuptools + 使用--use-pep517，然后执行
pip install basicsr==1.4.2 --index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com --use-pep517
参考：https://blog.csdn.net/sinat_29957455/article/details/130285223
因为basicsr有大量依赖，大家稍安勿躁
要在虚拟环境中完成pytorch GPU版本的安装并确认在虚拟环境下可用
如果后续出现
RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check
很可能是pytorch GPU版没装好。
完成上述过程后，运行webui-user.bat
发现的问题：
大概率会有time out的错误
Error code: 1
stdout: Collecting https://github.com/mlfoundations/open_clip/archive/bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
stderr: WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘ConnectTimeoutError(<pip._vendor.urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000017D1ACD3340>, ‘Connection to github.com timed out. (connect timeout=15)’)’: /mlfoundations/open_clip/archive/bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by ‘ReadTimeoutError(“HTTPSConnectionPool(host=‘github.com’, port=443): Read timed out. (read timeout=15)”)’: /mlfoundations/open_clip/archive/bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
这个问题源于在项目python脚本中使用了https而不是ssh下载文件，https连接在大陆地区很容易出现time out问题，要克服这点就要对脚本做一些修改
打开modules/launch_utils.py大约在line: 230+的位置可以看到大量https下载方式：
stable_diffusion_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_REPO', "https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git")
k_diffusion_repo = os.environ.get('K_DIFFUSION_REPO', 'https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git')
codeformer_repo = os.environ.get('CODEFORMER_REPO', 'https://github.com/sczhou/CodeFormer.git')
blip_repo = os.environ.get('BLIP_REPO', 'https://github.com/salesforce/BLIP.git')
将这些下载模式都改成ssh
stable_diffusion_repo = os.environ.get('STABLE_DIFFUSION_REPO', "git@github.com:Stability-AI/stablediffusion.git")
k_diffusion_repo = os.environ.get('K_DIFFUSION_REPO', 'git@github.com:crowsonkb/k-diffusion.git')
codeformer_repo = os.environ.get('CODEFORMER_REPO', 'git@github.com:sczhou/CodeFormer.git')
blip_repo = os.environ.get('BLIP_REPO', 'git@github.com:salesforce/BLIP.git')
然后重新运行脚本webui-user.bat
这时应该会报一个没有模型的错误，因为模型是要额外下载放到目录的，支持的格式有.ckpt和.safetensors
如果CPU部署，最后会出现
RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check
因为pytorch安装的是CPU版，此时需要修改webui-user.bat脚本关闭和GPU有关的部分：
COMMANDLINE_ARGS=
and change it to:
COMMANDLINE_ARGS= --lowvram --precision full --no-half --skip-torch-cuda-test
下载模型
下载模型这一步见仁见智，hugging face官网很可能无法打开，但大陆地区也有不少网盘存储了模型供大家使用 https://openai.wiki/stable-diffusion-model-v1-5.html
hugging face官网：
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
将模型（比如v1-5-pruned-emaonly.ckpt）拷贝到目录stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion
重新运行脚本webui-user.bat
webui成功部署了，在网页打开http://127.0.0.1:7860/ 即可