如果你想本机运行 Stable Diffusion 画图，stable-diffusion-webui 可能是最佳选择之一。
安装配置它的过程看 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 页的Installation and Running部分。
我是在2015年的MacBook Pro本上（Intel Core i7）安装的，碰到下面几个问题：
Couldn't install gfpgan
这个错误是：无法下载 GitHub 的源码，我们可以通过 ghproxy.com 代理下访问 GitHub。其他类似 Couldn't install XXX 的报错应该都是这个原因。
ghproxy 是一个 GitHub 代理加速服务，它可以帮助您快速下载 GitHub 上的文件。
具体操作步骤：
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在你的 stable-diffusion 主目录，找到 launch.py 文件。
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修改 prepare_environment 函数，在每个
https://github.com/开头的链接前面添加https://ghproxy.com/，变成如下图所示的https://ghproxy.com/https://github.com/格式开头。
注意所有都要修改。
- 保存后，再去运行
./webui.sh即可。
参考：
https://www.bilibili.com/read/cv19991459
RuntimeError: "LayerNormKernelImpl" not implemented for 'Half'
除了 CUDA 以外的 PyTorch 都不支持半精度，所以每次运行时都要加一些 flags。
我这里由于笔记本老，又增加了其他一些参数：
我这里是 Mac 的，修改的是 webui-user.sh 文件， Win 的是修改 webui-user.bat 文件
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --precision full --no-half"
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-–skip-torch-cuda-test：这个参数是用来跳过检测 torch 是否能使用 GPU 的，如果您的 CUDA 和 torch 版本不匹配，或者您的电脑没有 CUDA GPU ，可以使用这个参数来绕过这个检测。
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-–precision full：这个参数是用来指定 torch使用全精度（32位）的浮点数来运算的，相比于半精度（16位）或混合精度（16位和32位），全精度可以提高运算的准确性，但也会增加运算的时间和内存消耗。
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-–no-half：这个参数是用来禁止 torch 使用半精度的数据类型的，如果您的显卡不支持半精度，或者您遇到了 "LayerNormKernelImpl" not implemented for ‘Half’ 的错误，可以使用这个参数来解决。
参考：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/5232
其它参考资料
修改了上面，应该就可以运行了，下面给一个 Prompt。
masterpiece, best quality, 1girl, white and green hair, red buttons, blue hair, short hair, ahoge, transparent sleeves, light smile, ocean, firework, incredibly absurdres, artbook
Negative prompt: lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
Steps: 24, Sampler: DDIM, CFG scale: 11, Seed: 1594337505, Size: 512x512, Model hash: ab21ba3c
生成效果：
