在Ubuntu上部署Stable Diffusion可以按照以下步骤进行。Stable Diffusion是一个基于扩散模型的文本到图像生成模型,它允许用户根据给定的文本提示生成图像。以下是详细的部署步骤: 1. 准备Ubuntu环境 确保你的Ubuntu系统是最新的,并且有足够的磁盘空间和内存来运行Stable Diffusion。你可以通过以下命令更新系统: bash sudo apt...
cd/data/AI/stable-diffusion/stable-diffusion-webuibashwebui.sh 正确执行后,输出结果如下 : 代码语言:bash 复制 ubuntu@AI-LLM-Prod:/data/AI/stable-diffusion/stable-diffusion-webui$bashwebui.sh###Install scriptforstable-diffusion + Web UI Tested on Debian11(Bullseye), Fedora34+ and openSUSE Lea...
调整好参数后,点击“Generate”按钮,Stable Diffusion WebUI将利用选定的模型和参数对上传的图片进行绘画创作。等待一段时间后,您将看到生成的绘画作品。 五、总结 通过以上步骤,您已经成功在Ubuntu 18.04上本地部署了Stable Diffusion WebUI绘画工具,并可以开始进行绘画创作了。Stable Diffusion WebUI提供了一个简单易用...
cd stable-diffusion-webui#一般会提示pip版本太低,更新一下python-m pip install--upgrade pip wheel 3.3.添加模型 在第1步安装ubuntu时,我曾建议下载一个window下的懒人包体验AI绘画: 如果你下载了,即可找到stable-diffusion-webui-master——models——Stable-diffusion——model.cpkt,将此文件复制到ubuntu的Stabl...
Ubuntu部署Jenkins ubuntu部署stable diffusion,最近AI绘画很火,所以想在本地部署个环境体验一下。原本打算在Windows下安装,网上有很多教程,也有很多大佬做了整合包,可是我的Windows系统下的显卡驱动版本太低,也没法升级,只能装CUDA9,导致安装torch会出现问题。所以
1.我使用的是:git cloneGitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI 2.激活你的python3.10的虚拟环境,安装webui所需要的依赖包(可能需要代理) 3. 1)先安装pytorch pip install torch==1.11.0+cu102 torchvision==0.12.0+cu102 --extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/wh...
非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu,可以与win共存!想用哪个系统就重启切换!慢慢看,中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决 一、更新apt并安装一些需要的程序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 sudo apt-getupdate ...
现在,制作3D模型前的人物设计,画稿等完全可以交给sd和mj这类文生图等模型来生成。所以装一个本地的stable diffusion和下载c站和hugging face下的模型是必须的。 下面记录下在ubuntu下的安装过程。前提:pytroch transformers等包都已安装! 为了尽快上手,我们不必去git clone stable diffusion,而是采用目前比较常见的整合...
整理了一份来自lshqqytiger大佬的AMD显卡Ubuntu环境下利用脚本一键安装Stable Diffusion WebUI的教程,自测在最新Ubuntu24.04.01LTS下AMD RX6800显卡正常运行,其他Linux系统的话脚本稍有不同。原Github链接如下。 https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-amdgpu ...
Stable Diffusion WEB UI Automatic 1111+DirectML 驱动程序 Radeon Software Adrenalin Edition 24.3.1 在测试中,我们在UBUNTU系统下搭建了基于ROCm 5.7的Stable Diffusion Automatic 1111本地部署,作为对比的是在Windows下搭建同样的Stable Diffusion Automatic 1111+DirectML。测试使用的Python版本为3.10.6,Pytorch版本为2.3...