首先,确保你的系统上已经安装了Docker。你可以根据你的操作系统类型,参考Docker官方文档安装Docker。 拉取stable_diffusion_webui镜像: 打开终端,运行以下命令来拉取stable_diffusion_webui的Docker镜像: docker pull openai/stable_diffusion_webui 运行stable_diffusion_webui容器: 运行以下命令来启动stable_diffusion_web...
Stable Diffusion WebUI 是 Stable Diffusion 的一个前端界面,为用户提供了一个易于使用的 Web 界面,简化了与模型交互的过程。Stable Diffusion WebUI Docker 是用于部署 Stable Diffusion WebUI 的容器化解决方案,简化了安装和配置过程,使用户能够快速在不同平台上运行 Stable Diffusion WebUI。 相关的 GitHub 仓库...
docker load -i wind_Stable_Diffusion_Webui.tar docker run -it --rm --gpus all --ipc host -p 7860:7860 wind/stable_diffusion_webui:v1 python webui.py# 可选参数: --listen —End AI生成 Docker
Docker 后台启动stable-diffusion-webui docker run -it -d --name zhangpeng -p 7860:7860 --gpus all --network host -v /data/stable-diffusion-webui/models:/app/stable-diffusion-webui/models -v /data/stable-diffusion-webui/outputs:/app/stable-diffusion-webui/outputs --rm xxxx.tencentcloudcr...
镜像内置命令 python webui.py --listen --xformers,表示容器每次启动后都会用python运行当前目录的webui.py脚本,并以ip0.0.0.0(本机127.0.0.1)以及xformers加速模式运行。 可以在运行docker run命令时修改内置命令,添加到docker run命令最后即可。比如: ...
stable-diffusion-webui的GitHub官方仓库 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 中其实有写到如何在Docker下构建环境。首先得保证你的显卡驱动正确地在Linux内进行了安装,而且Docker软件已经安装。这里根据官方文档写了一个在Ubuntu中安装最新Docker和配置相关信息的脚本: ...
docker run -itd -v 宿主机内SD项目路径:/tmp --gpus all --ipc host -p 7860:7860 continuumio/miniconda3:latest 打开容器: docker exec -it 容器id bash cd /tmp 下载项目代码 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ...
docker run -it --name sd-cpu --env CLI_ARGS="--skip-torch-cuda-test --use-cpu all --no-download-sd-model" zhiqiangwang/stable-diffusion-webui:latest chmod -R 777 $(pwd)/sd docker run -it --name sd-gpu --rm \ --gpus all \ ...
docker pull openai/stable_diffusion_webui 1. 运行stable_diffusion_webui容器: 运行以下命令来启动stable_diffusion_webui容器,并将容器的端口映射到主机的端口: docker run -p 8080:80 -d openai/stable_diffusion_webui 1. 这将在后台启动一个容器,并将容器的80端口映射到主机的8080端口。你可以根据需要更改...
stable-diffusion-webui-docker 接着运行命令下载相关的依赖镜像: docker compose--profiledownload up--build 下载完成后,运行命令构建容器: docker compose--profileauto up--build 这里需要注意的是,模型数据和输出文件夹会以/data和/output的形式挂载到容器中,如果想在宿主机往容器内传入模型或者其他图片,需要写入...