stable diffusion 创建--问题记录

windows上适配stable diffusion记录

• 下载git

本地部署的话，需要进行git下载，https://git-scm.com/download/win，下载之后安装即可

• 下载项目的github

使用的路径是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git，建立虚拟venv。python -m venv stablediffusion-venv

• 进入虚拟 venv

windows cmd是 stablediffusion-venv\Scripts\activate.bat,GIt Bash 则是使用stablediffusion-venv/Scripts/activate，类似于Linux 的命令

• 安装对应的python版本

建议使用的版本为python3.10.6，https://www.python.org/downloads/windows/下载对应版本安装即可，高版本的python出现的问题较少

• 安装cuda

需要在NVIDIA官方网站上进行cuda版本的下载https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，下载之后需要cudadnn的版本下载，https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive，

本地环境使用的是12.2和8.9.2的dnn，安装之后需要将dnn解压之后的目录copy到对应的cuda安装目录中，一般的在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2，可以使用nvidia-smi和nvcc --version查看 对应的NVIDIA版本和CUDA版本。

• 按照requirements.txt安装对应的moudules模块。

其中安装pytorch ，这个要分清使用的是cpu还是gpu版本，需要注意的是webui中直接pip的可能是cpu的版本，这个需要查询一下查询命令 torch.__version__,查询是否支持gpu，torch.cuda.is_available()

cpu的版本是 2.1.2+cpu，gpu的版本是2.1.2+cu121。cpu的路径一般是torch-2.1.2+cpu-cp310-cp310-win_amd64.whl，一般有+cpu关键字，而gpu的路径一般是torch-2.1.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl，一般有cuxxx的关键字