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人工智能,丹青圣手,全平台(原生/Docker)构建Stable-Diffusion-Webui的AI绘画库教程(Python3.10/Pytorch1.13.0) - 知乎文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-600987.html
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进入官网下载安装包https://www.anaconda.com/并安装，然后将Anaconda配置到环境变量中。 打开命令行，依次通过如下命令创建Python运行虚拟环境。 笔者的显卡为NVIDIA，需安装NVIDIA的开发者工具进入官网https://developer.nvidia.com/，根据自己计算机的系统情况，选择合适的安装包下载安装
在cmd_args.py文件中，进行运行参数的设定，其中可以指定gpu信息 其中： 命令行运行的时候指定具体gpu的id,例如： 表示使用id为3的gpu卡运行，其中--listen表示允许远程访问。
腾讯GPU实验室：https://cloud.tencent.com/act/pro/gpu-study?from=10680 实例规格：GPU计算型GN7 | GN7.2XLARGE32 系统：Ubuntu Server 20.04 LTS 64位 根据安装要求python版本需要为3.10.6. 下载python3.10.6. 网络慢的话手动上传到服务器。 解压并进入该目录，后续的所有命令均在该目录中执行： 1.下载代码
整体参考的就是下面的网站的内容，采用的里面是Anaconda搭建虚拟环境部署的步骤（网站里面用的Miniconda其实上和Anaconda整体思路是一样的） tip：Anaconda的配置是比较简单的，可以直接在网上搜索，需要注意的是建议先卸载电脑上的python再安装Anaconda --GUIDE-- 下面就是网站中用
一，安装环境： 1，Python Release Python 3.10.6 | Python.org 一定要安装 Python3.10.6 以上版本，并配好环境变量。 2，Pytorch CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 安装CUDA，下载如下部署电脑截图的对应版本。
本文章适用于: 有一定学习能力和钻研能力，遇到问题能合理使用搜索引擎尝试解决问题的人 想在windows系统中尝试使用AI作画工具stable-diffusion-webui进行绘画的人 有一定的计算机基础（会 魔法上网 、 知道 python和Git）和英文阅读能力的人 显卡为Nvidia（或采用CUDA架构），且性
为了使环境中的库版本不会乱，导致自己电脑原来一些项目无法运行最好使用虚拟环境 下载miniconda 在搜索中搜所miniconda找到 建立虚拟环境 每次运行激活这个虚拟环境 下载git 安装cuda，下面有详细安装流程 进入大点的盘下部署项目 下载初始模型如果不下载好像在使用时会
别玩那些小孩子的玩意儿了，大人应该玩这些^_^！ 我是真没想到，AI绘画已经进化到这种程度了。 实在是太！逼！真! 了！不上重马赛克都不敢贴图！ 看了这些图，有没有心痒痒的？今天就来带大家入个门！先把软件搞起来。 这里用的软件叫“stable-diffusion-webui” ，严格意义
之前给大家写过Mac苹果笔记本上部署stable-diffusion-webui的教程，知乎链接： 【奶奶看了也不会】AI绘画 Mac安装stable-diffusion-webui绘制AI妹子保姆级教程 但是安装过程就花了一天的时间，各种问题处理起来真是苦不堪言。。。而且生成图的速度也很慢，一张512 x 512大小的图片就要
首先阅读启动web.py的源码： 可以看出–gpu默认是0，如果有多张卡我们可以指定某个卡进行操作。 另外：所以启动注意事项：如果是docker启动那么可以 docker run -d –gpus ‘“device=2”’ 另外注意启动模式：
