前排提示：如果不想折腾，可直接跳到最后获取封装好的容器，一键运行 :D
前言
乘上AI生成的快车，一同看看沿途的风景。
启一个miniconda容器
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
注：如果搭了梯子也无法 git clone，可以直接下载 项目.zip 文件，然后在本地解压。
安装依赖
先安装 torch和更新setuptools，不然：在使用pip安装basicsr库的时候卡住在Preparing metadata (setup.py)。
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/你的cuda版本，比如:cu121
上面的 index-url 参考 pytorch 官方：
Start Locally | PyTorch
使用清华源安装 requirements_versions.txt ：
pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
使用阿里源安装 requirements.txt ：
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
注：清华源安装 requirements.txt 会出现报错：
Preparing metadata (setup.py) ... error
error: subprocess-exited-with-error
× python setup.py egg_info did not run successfully.
│ exit code: 1
╰─> [26 lines of output]
Traceback (most recent call last):
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 50, in get_hash
from basicsr.version import __version__
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/__init__.py", line 3, in
from .archs import *
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/archs/__init__.py", line 5, in
from basicsr.utils import get_root_logger, scandir
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/utils/__init__.py", line 3, in
from .img_process_util import USMSharp, usm_sharp
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/utils/img_process_util.py", line 1, in
import cv2
ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'
During handling of the above exception, another exception occurred:
Traceback (most recent call last):
File "
File "
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 139, in
write_version_py()
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 67, in write_version_py
sha = get_hash()
^^^^^^^^^^
File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 53, in get_hash
raise ImportError('Unable to get git version')
ImportError: Unable to get git version
[end of output]
note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: metadata-generation-failed
× Encountered error while generating package metadata.
╰─> See above for output.
note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
hint: See above for details.
下载模型
推荐在 Hugging Face 下载模型文件：
Stable Diffusion 2.1 版本：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/tree/main
把文件下载到本地：（需要登录后才能下载）
注：如果网络不好，可以选择网盘地址（如果失效，和我联系 :D）。
最后，把下载到的模型文件放到./models/Stable-diffusion下。
运行 webui.py
打开 ./modules/launch_utils.py，添加https://ghproxy.com/到def prepare_environment函数中的如下位置：
清空 ./repositories 文件夹内的所有文件（如果为空，可忽略），然后依次执行（顺序不要错）：
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git "repositories/stable-diffusion-stability-ai"
git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git "repositories/k-diffusion"
git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git "repositories/BLIP"
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git "repositories/CodeFormer"
运行 webui.py
可能的报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
解决：
pip install opencv-python-headless
可能使用wsl2的同学会遇到一个问题：宿主机无法打开 127.0.0.1:7860。
原因参考：使用 WSL 访问网络应用程序
参数对应代码：
modules/cmd_args.py里：
parser.add_argument("--listen", action="store_true", help="launch gradio with 0.0.0.0 as server name, allowing to respond to network requests")
webui.py里：
api.launch(
server_name="0.0.0.0" if cmd_opts.listen else "127.0.0.1",
...
)
注1： 对于同一个局域网下，不在宿主机上直接打开网页的同学，可以在你的主机浏览器里输入：
宿主机ip:7860
注2：如果要用CPU推理（ :D ) ，可能出现报错：
RuntimeError: "xxx" not implemented for 'Half'
解决：启动 webui.py 的时候，再加上参数 --no-half
注3：如果报错 CUDA out of memory：
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. {省略一长串}. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
解决：只需把 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32可以加到系统环境变量里面：（镜像里我已加上）
接下来就可以愉快地生成图片啦！
资源消耗
生成图片分辨率设置为768（SD 2.0 使用 768*768 分辨率图片训练所得），8G显存已经无法满足生成需求，因此单张图片生成时间极其缓慢（花费31.8s）：
Ubuntu平台：因为能使用更多显存，3060 12G的生成速度快于 3070 8G（其实也可能和WSL性能损耗有关）
最后得到一张效果较为不错的照片：
醉里不知天在水，满船清梦压星河
一键运行：
对于不想折腾的同学，可以直接下载我封装好的镜像：网盘地址
打开终端，运行如下命令：
cd 镜像名称.tar所在的路径
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
入股一键运行出现报错，可参考前面的详细教程。
—End
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