StableDiffusionWebUI官方AI绘图AI绘视频原始源码+详细使用教程+排坑

概述

首先说明，本篇文章仅仅适用于喜欢自己从0配置到使用的全流程体验开发者，本文章不是最优秀的，但幽络源努力做到详细，期望能抛砖引玉。小白想一键使用请移步到=> 点击查看_秋叶整合StableDiffusionWebUI（一键启动）。

这里是官方的最原始的体积最小的StableDiffusionWebUI的下载及其使用教程，已经帮你们把坑都排完了，本教程适合开发者、程序员自己折腾，源码体积只有1.8M。

从0安装到绘图

1.环境

Python与Git环境：

安装Python3.10.0 => https://www.python.org/downloads/release/python-3100/
安装git => https://git-scm.com/book/zh/v2/%E8%B5%B7%E6%AD%A5-%E5%AE%89%E8%A3%85-Git

上面两个安装比较简单，用安装器安装即可

然后Python还需要额外的配置pip镜像，也比较简单，在 C:\Users\{用户名}\AppData\Roaming中手动创建个pip目录，然后在pip目录中创建个pip.ini文件，然后在pip.ini文件中写入：

[global]

index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

[install]

trusted-host=mirrors.aliyun.com
然后保存即可，镜像就配置好了

Nvidia与Cuda环境：

确保有nvidia驱动以及cuda环境 =>

查看是否有Nvidia驱动：一般Nvidia显卡的电脑买来就有Nvidia驱动，查看方式为CMD执行nvidia-smi，如果看到Driver Version有值，则表明你是有Nvidia环境的，且在Cuda Version出会表示你的显卡支持的最高版本的Cuda。

查看是否有Cuda环境：执行CMD命令 nvcc --version，若有显示cuda的版本信息则说明你已经有Cuda环境了。

Nvidia驱动安装：
首先使用CMD命令 dxdiag ，在显示中查看显卡的芯片类型，这里我是笔记本，显卡为RTX 3060，且还有个Laptop，Laptop表示我是笔记本的显卡，因此来带Nvidia官网下载驱动https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/，我这里就选择GeForce RTX 30 Series(Notebooks)了，然后直接下载安装一个驱动即可，game ready和nvidia studio的都可以。

Cuda安装：
在Nvidia官网cuda往期版本中寻找显卡所支持的最大版本及其以下的，然后下载默认安装路径即可=>https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，安装后在环境变量的Path添加例如如下即可
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\{版本号}\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\{版本号}\libnvvp

验证方式：当然就是上面的查看方式啦

2.拉取Stable Diffusion源码并启动

以下的Stable Diffusion WebUI 我就简称 SDW了

这里得开代理，或者说需要VPN上外网

在一个空目录中进行鼠标右键，点击git bash here，执行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
这里呢，大概率是你即使开了代理，还是clone失败，因此需要将clash for windows的代理端口修改为git中显示的端口 

拉取完代码后，还需要去hugginface.co下载SDW的一个基本模型，原因是源码中默认在加载这个模型，没这个东西你后面启动就会报错(大佬可自行修改源码，忽略这条解释)，地址=>https://huggingface.co/Jiali/stable-diffusion-1.5/tree/main，下载v1-5-pruned-emaonly.safetensors，然后将其放在SDW目录下的models的Stable-diffusion目录中即可。

然后理论上双击webui-user.bat即可自动完成所有配置并自动启动网页，但实际这里有不少的坑，下面来一个一个解决

备份的官方源码：https://pan.quark.cn/s/c5c74ea4c22f

3.开始排坑

坑1：报错：RuntimeError: Couldn’t install open_clip

解决方式：这里你可能以为普通的开启代理就行，但发现还是不行，这里需要Clash for windows 在开启系统代理+ipv6后，还需要开启TUN模式，主要是这个TUN模式，开启后，就可以下载了，这个坑就越过了，但是呢，又来坑了，见下坑2

坑2：一直卡在 installing requirements

解决方式：
建议使用VScode，打开SDW项目根目录下的modules目录下的launch_utils.py，然后使用ctrl+h来进行替换

将 github.com/ 替换为 mirror.ghproxy.com/ ，这里要注意，不要直接全部替换，因为源码中有一行是https://api.github.com/ 因此要一个一个替换，防止替换错了，除去这个api.github.com和注释，要替换的数量有8个

替换后保存，重新启动webui-user.bat，这个坑也就越过了，但是呢，又来坑了，见下坑3

坑3：报错 OSError: Can’t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14’

解决方式：
这里需要先去https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main把openai/clip-vit-large-patch14下的所有文件下载下来，你没听错，就是要全部下载下来，当然也不多（一个一个点吧，这hugginface目前还没有能够像github那种一键下载所有内容为压缩包的下载方式）。

下载完成后，在SDW根目录手动创建一个openai目录，然后再在openai目录创建一个名为clip-vit-large-patch14的目录，将刚才下载的所有文件放入clip-vit-large-patch14目录即可，然后重启webui-user.bat，此时你的Stable Diffusion也就真正的启动了，但是呢，还有两个个小坑，见下坑4。

坑4：报错Expecting value: line 1 column 1，或者点击生成图片一直等待

我不知道是不是都是这样，只要我把代理开启了，启动SDW后就会报这个错，当然，这个本身是不影响的，但是在绘图的时候，也就是点击生成图片会一直处于等待状态

解决方式：关闭代理，重新启动SDW即可。

以上所有该修复的修复，该加入的东西都加入后，再次双击 webui-user.bat 即可正常启动了。

4.第一次使用StableDiffusion

1.左上角选择主模型

2.Prompt框输入提示词，可以多个，用英文逗号分隔

3.点击Generate即可生成图片

其他的配置和具体使用边用边查边学就会了。这里你可能会表示对这个基础模型不是很满意，和网上看到的别人生成的不一样，看下面的5吧。

5.进阶使用-lora方式

找模型并下载：

开代理进入模型库站 https://civitai.com/ ，找个喜欢的将其下载

如何下载呢？一般点开你想要的模型介绍后，右侧会有 Base Model 以及Lora Model

这个Lora模型你可以理解为副模型，然后Base Model理解为主模型，使用Lora必须要和主模型一起使用的

主模型需要下载后放置于SDW根目录下的models\Stable-diffusion中，而Lora模型则放置于SDW根目录下的models\Lora中

使用模型：

重启SDW，一定要重启哈

首先是选择主模型，这个没的说，然后Lora模型咋用呢，例如上面这个Lora模型名为 XHSCrazyGirlDesign_v240919b_r64.safetensors，那么只需要在Prompt框中填写<lora:模型名称:权重>，其中权重范围0~1，例如如下

<lora:XHSCrazyGirlDesign_v240919b_r64:1>

然后还是填充提示词点击Generate即可生成了

结语