stable diffusion在server上的部署测试

SD infinite canvas

Automatic1111 vs InvokeAI

Automatic1111 vs InvokeAI - pros and cons stablediffusion-infinity
该repo的问题是已经2年没更新，它的依赖有问题，运行也有问题
TypeError: EventListener._setup.<locals>.event_trigger() got an unexpected keyword argument '_js'
这个我解决不了解决不了就删除这几行，然后还有transformers版本问题（不楞subfolder）stabilityai/sd-vae-ft-mse does not appear to have a file named config.json.
从评论来说，InvokeAI的操作更简单，所以先试一下
qnmd invoke，还是automatic1111适合劳资
qnmd automatic1111根本不好弄outpainting

install

Prerequisites

running Fedora Linux 38 (Server Edition) gpu: 3060 laptop 12G ram: 16g （估计8G够了） disk: 256G （模型多就自己加） Software updates就当看不见，千万别更新 nvautoinstall NVIDIA CONTAINER TOOLKIT

curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/rpm/nvidia-container-toolkit.repo | sudo tee /etc/yum.repos.d/nvidia-container-toolkit.repo

sudo yum install yum-utils sudo yum install -y nvidia-container-toolkit 记得重启（主要是为了nvautoinstall的重启，要不然cuda不楞卡） nvidia-smi Development Tools 不安装也行，费时间也没用，这次用不到cmake docker 挖去，docker又更新了安装方式，ubuntu用多了的后遗症记得执行post-install miniconda miniconda安装完了记得选init

至此已经完成了Prerequisites，网络好+CPU好的话0.5hrs足够

InvokeAI

InvokeAI Repo
InvokeAI有docker，所以可以docker

gitclone太慢了 docker安装中：hg反正tmd没法访问 nm没给我docker compose文件啊 tmd daemon.json 位置不对啊用这个算了export DOCKER_BUILDKIT=1 wiki说明和readme.md它不一样啊，虽然也还是docker compose up -d 不知道host参数怎么传递进去一个InvokeAI的image可能就10G了我傻了，fedora默认的就是9090的管理，要把端口映射到9091

至此已经完成了InvokeAI安装，网络好的话1hrs足够
不要问[Errno 101] Network is unreachable怎么解决

根据需求使用screen 启动环境 conda activate invokeai 启动invokeai invokeai-web --port 9091 --host 0.0.0.0

更新：最简单的方法是使用Ubuntu，然后使用安装脚本，整个过程只会消耗大概4G流量，不会怎么下载模型，所以可以放心。不过如果要下载模型的话，使用脚本下载大概是30G左右。

AUTOMATIC1111

还是乖乖的滚回AUTOMATIC1111吧，球球了

还是乖乖的滚回ubuntu吧，球球了

一个bash run.sh就搞定了
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cp stable-diffusion-webui/webui.sh .
sudo apt-get install google-perftools
bash webui.sh

如果你在国内：
sudo apt install ubuntu-drivers-common samba cifs-utils -y
ubuntu-drivers devices
sudo apt install nvidia-driver-535-server
sudo nano /etc/samba/smb.conf

[sambashare]
comment = ubuntu
path = /home/ubuntu
read only = no
browsable = yes

sudo service smbd restart
sudo ufw allow samba
sudo smbpasswd -a ubuntu
直接在Windows下操作就可以，把东西下载下来复制粘贴到smb文件夹就可以直接用了，还是老问题，hg没法用
这点东西只能保证重复安装的时候不用下载模型
clone repo的时候还是要加proxy

还是得直接加proxy
export http_proxy=username:password@proxyhost.com:8080
export https_proxy=username:password@proxyhost.com:8081
export no_proxy="localhost, 127.0.0.1, ::1"
备注：要记得导入http和https，因为github上面的模型都是https协议，no_proxy不加的话有时候会报错找不到地址

需要下载的东西：
sd模型只需要最大的那个或者从civitai下载ckpt
vit用脚本下载就行，文件多没办法，hg有下载脚本在页面上端

把真正的时间留给需要的地方（比如找素材和提示词）

SD，起洞
打开端口：sudo ufw allow 7860
screen：screen
起洞：bash webui.sh --listen --xformers --enable-insecure-extension-access
没有git的时候没法更新，这个不重要，更不更新也差不多

infinity要复杂一些，就用Windows了

infinity安装按照步骤操作根本没法操作，故作罢

models

CIVITAI LoRA:
工笔画建筑
工笔画牡丹+芍药 EMBEDDING:
山水画 LYCORIS:
传统花纹 training
Kohya_ss
或者秋叶一键训练脚本，就这个在Windows下可以直接用，下载百度云即可，千万别自己配环境，宁可多标注几个图片，也别把时间浪费在环境上。

一些备注

记得在标注的时候把自己的特殊标记（比如模型名"ABCD"）放到添加tag里面去；

在invokeai里面添加模型可以用samba；

模型可以使用sd-v1-5，最好加个IP Adapter，用invoke的自动添加模型，其他方法很难；

记得调整epoch和batch；

最重要的事情：材料好好准备，材料不好的话练出来的也不行，如果是国画或者工笔画最好把题字和章都扣掉（这真的很重要）