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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-514376.html
解决方案：
产生报错的原因是因为显卡不支持half-float的数据类型，所以在启动项set COMMANDLINE_ARGS=后增加这一句 --precision full --no-half，以后运行webui-user.bat就可以了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-514376.html
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前两天自己在服务器上搞了一下stable diffusion，碰到过一个问题，当时搜了半天没找到好的方法，后来我想了下给解决了，觉得还是来记录一下，如果其他人也正巧遇到的话看到这个可以方便解决，当然，是对于linux环境下来说的，不过我觉得windows应该也一样通用 问题大概是
建议配置代理后运行，否则真的很难运行成功 可以参考另一篇文章，在Linux配置Clash代理 报错如下： 解决方法，在webui.sh 文件加上一句，（竟然有效，我也没想到） 解决方法：根据提示信息，提前下好，放到指定文件夹下 详细教程链接： https://ivonblog.com/posts/stable-diffusion-
注意：如果没有显卡或显卡性能较弱的同学们不要尝试，不然到最后也还是不行！当然这些同学们可以去(免费，效果稍逊) Stable Diffusion - a Hugging Face Space by stabilityai Discover amazing ML apps made by the community https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion 或者(收费，但是效果更好) D
报错：RuntimeError:“LayerNormKernelImpl” not implemented for ‘Half 解决方案： 产生报错的原因是因为显卡不支持half-float的数据类型，所以在启动项set COMMANDLINE_ARGS=后增加这一句 --precision full --no-half，以后运行webui-user.bat就可以了
网络很重要，安装会因为超时失败，我是失败了很多次才成功 Windows10，N 卡（我的是古早的1070） 安装conda,也可以安装miniconda 进入stable-diffusion-webui目录 创建conda 虚拟环境 激活conda 环境 安装依赖 安装其他依赖 安装好后终端会显示服务以运行 直接访问域名，以上步骤安装顺利
0.介绍与版本 1）介绍 Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员在Latent Diffusion Model的基础上于2022年8月创建并推出。其核心技术源于AI视频剪辑技术创业公司Runway的首席研究科学家Patrick Esser以及慕尼黑大学机器视觉学习组的Robin Rom
最近看Stable Diffusion开源了，据说比Disco Diffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~ 这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release 科学上网。很多链接都需要用到。 显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正3g绝对不行
系统windows10，显卡NVIDIA RTX 2060s，分享一下stable diffusion webui 本地部署过程以及遇到的问题。其中一些环境已搭建或者软件已安装过的，可以直接跳过。 1. 安装git git下载地址 2. 克隆Stable Diffusion WebUI 找一个磁盘空间充裕的目录，如d:，右键点击 git bash here，执行命令： 3
本文是根据https://zhuanlan.zhihu.com/p/606825889 和 https://blog.csdn.net/cycyc123/article/details/129165844两个教程进行的部署测试，终端是windows 前期需要安装python与git环境，这里不赘叙了，首先是几个下载包，可以提前下载： stable diffusion的web界面环境 https://pan.xunlei.com/s/VNQ4LqoKBidPdqSj2xMioVhs
一、本地部署 Stable Diffusion 前言 目前市面上比较权威，并能用于工作中的AI绘画软件其实就两款。一个叫Midjourney（简称MJ），另一个叫Stable-Diffusion（简称SD）。MJ需要付费使用，而SD开源免费，但是上手难度和学习成本略大，并且非常吃电脑配置（显卡、内存）。 E和Midjourne
