Linux下Stable Diffusion安装使用教程
在日常工作中，Stable Diffusion可以为设计师提供脑洞大开的创意素材以及处理图像修复、提高图像分辨率、修改图像风格等任务，辅助实现创意落地。本文从安装教程入手，记录下在Linux环境下，如何安装Stable Diffusion，以及模型插件的安装。
介绍
Stable Diffusion是一种通过模拟扩散过程，将噪声图像逐渐转化为目标图像的文生图模型，具有较强的稳定性和可控性，可以将文本信息自动转换成高质量、高分辨率且视觉效果良好、多样化的图像。
安装
首先需要安装python3的环境，SD（Stable Diffusion的简称，下面都用SD进行指代）推荐的版本是python3.10，这里看下笔者的电脑环境：
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然后我们执行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git，将项目克隆到本地：
项目克隆下来后，我们需要切换到SD项目里面去安装依赖：
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在安装过程中我们会看到有下面这种报错的情况，一般都是某个依赖安装不上，我们可以查看具体的报错信息，然后尝试手动安装：
比如pytorch，下载安装比较慢，会导致报错，我们可以尝试下面的命令进行手动安装：
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pytorch分为CPU版本和GPU版本，其中GPU版本的安装需要先安装CUDA，可以参考CUDA和cuDNN安装教程。所有依赖安装完成后，如果我们直接执行启动命令：
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有可能会如下报错：
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我们需要使用python创建一个虚拟环境：
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看到以下提示，就说明启动成功了，我们在浏览器打开http://localhost:7860：
如果我们启动时想要加一些参数，比如，启动时不想要cuda的校验，打开webui.sh，添加以下命令行参数：
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这样启动后我们服务器只能通过localhost访问，如果我们想要服务器可以通过远程访问，添加参数：
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我们还可以为SD设置访问密码的限制：
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Anaconda安装启动
由于Linux系统自带的Python版本可能不是我们想要的（SD推荐的版本是3.10.6），因此我们还可以很方便的通过Anaconda创建一个虚拟环境，然后再启动SD，免去重新安装python的烦恼；首先我们从清华镜像下载安装Anaconda：
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安装完成后我们就可以使用conda命令创建一个虚拟环境了：
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通过虚拟环境，我们还是执行webui.sh，等待一系列的包安装后，就可以启动我们的SD了；我们还可以使用nohup命令，把webui.sh放到后台执行：
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插件扩展的安装
SD还有一些不错的插件和扩展可以配合使用。
Easynegative
反向提示词（Negative prompt），就是我们不想出现什么的描述，例如一些容易变形的身体部位的描述等。EasyNegative是目前使用率极高的一款反向提示词embedding模型，可以有效提升画面的精细度，避免模糊、灰色调、面部扭曲等情况，适合动漫风大模型。
它的用法也是最简单的，下载easynegative.safetensors文件，并且放到stable-diffusion-webui/embeddings/目录下，然后在反向输入词中，输入触发关键词easynegative，就可以使用了；除此之外，还有以下一些可以用的Embedding模型：
- Deep Negative_v1_75t：Deep Negative可以提升图像的构图和色彩，减少扭曲的面部、错误的人体结构、颠倒的空间结构等情况的出现，无论是动漫风还是写实风的大模型都适用。
- badhandv4：badhand 是一款专门针对手部进行优化的负面提示词embedding模型，能够在对原画风影响较小的前提下，减少手部残缺、手指数量不对、出现多余手臂的情况，适合动漫风大模型。
我们将Embedding模型放入文件夹后，重启SD，在webui中找到Embedding面板，点击相应的模型就可以使用了。
汉化插件
相信全是英文界面的webui肯定没有几个小伙伴有耐心一个个的看下去，因此汉化插件是必备的；官方有好几种安装方式，我们通过最简单的下载zip的方式；打开stable-diffusion-webui-localization-zh_CN，下载zip文件
解压zip文件，并把文件夹放到stable-diffusion-webui/extensions/文件夹中，放好之后目录如下：
如果有魔法加持的话，可以直接在根目录执行克隆命令：
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重启webui，点击Extensions => Installed，可以看到我们的插件已经安装；确保已经勾选插件，如果没有，勾选后点击Apply and restart UI按钮启用：
然后就需要切换界面的语言，找到Settings => User interface => Localization选项，在下拉菜单中选中zh_CN，然后点击上面的两个按钮`Apply settings和Reload UI``，等待一段时间后就可以看到我们的界面切换中文了。
sd-webui-prompt-all-in-one
sd-webui-prompt-all-in-one也可以算是SD的必备实用插件之一了，它的作用在于提高提示词/反向提示词输入框的使用体验。它拥有更直观、强大的输入界面功能，它提供了自动翻译、历史记录和收藏等功能，它支持多种语言，满足不同用户的需求。
它的安装也非常简单，将插件克隆下来到extensions目录即可：
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重启服务器，我们在界面上看到有各种密密麻麻的提示词，插件就生效了。
我们来看下插件的主要功能，首先就是实时翻译功能了，由于SD只支持英文，对我们来说，怎么让它知道我们想要画什么图案就不是那么友好了，因此翻译工具是必备的；在插件的输入框中（注意，是插件的输入框，不是SD原始的输入框）输入内容后，插件会自动帮我们翻译。
同时，我们也不需要一个一个的输入翻译，可以在一次性输入完成后，点击一键翻译的按钮，将输入框中的内容统一进行翻译。
对于密密麻麻的提示词，我们可以在下面可视化的快速调整某一提示词的权重或者顺序，不会因为各种符号问题而烦恼了。
而且在使用一段时间后，肯定积累了一些高频常用的提示词，使用收藏工具，可以把这些词收藏起来，后面使用就很方便了。
Adetailer
adetailer是一款可以修复面部崩坏以及更换脸部标签的插件，操作比较简单，首先我们通过本地命令行来进行安装：
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安装完成后重启我们的SD进行，打开浏览器后发现文生图的左下方多了一个Adetailer选项，点击展开可以看到有一些参数调整，点击Enable ADetailer的选项就可以启用插件了：
我们选择mediapipe_face_full模型，在下面提示词中，我们可以更改最后生成的面部表情，比如这里我们写smile，可以让生成的人物表情更加的微笑；最后的运行效果，面部对比之前也更加的自然。
ControlNet
我们知道在SD中，想要精确控制物品、人物是比较困难的事，不过通过ControlNet插件，我们可以完成，通过下面命令进行安装：
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重启后可以在主界面下方看到ControlNet的选项。
OpenPoseEditor
通过OpenPoseEditor插件，我们可以进一步的控制人物的动作
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一些问题
Cannot locate TCMalloc.
报错信息：
Cannot locate TCMalloc. Do you have tcmalloc or goole-perftool installed on your system? (imporves CPU memory usage)
执行如下命令：
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Can’t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14’
报错信息：
OSError: Can’t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14’. If you were trying to load it from ‘https://huggingface.co/models’, make sure you don’t have a local directory with the same name. Otherwise, make sure ‘openai/clip-vit-large-patch14’ is the correct path to a directory containing all relevant files for a CLIPTokenizer tokenizer.
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参考
模型下载
提示词生成工具
提示词分享社区
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