本号之前有发过一篇win平台的教程，由于是去年10月发布的，而AI绘画技术发展很快，那篇教程已经有些不适用了，有些同学执行到第二步就出错了。
应广大同学的期望，我更新一版新版详细教程。
一、前言
1.为什么要本地部署
因为没有生成数量的限制，不用花钱，不用被NSFW约束，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多。
如果说，会用各大在线的AI绘图平台来生成图像的话，算是AI绘画领域的小学生级别。
那么，如果会使用本地化部署来运行AI绘画的话，那就已经算得上是高中毕业，进入成年啦。
等你能够使用AI绘图指哪打哪，想怎么画怎么画，那就已经是大学毕业，学成归来的牛逼人物啦。
2.本地化部署的要求
本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求
（1）需要拥有NVIDIA显卡，GTX1060（或者同等算力的N卡）以上，显存4G以上。
（2）操作系统需要win10或者win11的系统。（如果是MacOS的同学，请看这里）
（3）内存16G或者以上，至少有一个128G以上的SSD固态硬盘。
（4）如果不知道自己电脑配置的，可以下载一个鲁大师或者类似软件，点击硬件检测，就能看到显卡，显存，CPU，内存等信息。
（鲁大师-硬件检测页面示例）
（5）最好会魔法上网，否则网络波动，有些网页会打不开，有些下载很慢。
（6）耐心，多尝试，多搜索。这个教程我已经重复过多次，因此很多问题都踩过坑并写出来了，还有很多学员踩坑的问题也都放在里面了。所以请放心，一定能跑通的。
（7）我的电脑配置供大家参考，Win11，i5，NVIDIA GT1060 5G显存，16G内存
生成一张20 Step的图大概20-30s（若使用更高性能的电脑，生成速度更快。）
如果满足相关软硬件要求，请继续往下看。
3.部署的AI绘画项目简介
AI绘画开源项目其实有蛮多个，但是最受欢迎，功能最丰富，且最易用的开源项目之一，就是Stable diffusion WebUI，因此我们是以Stable diffusion webui的本地部署为例。
（本地webui版AI绘图界面）
二．部署算法环境
1.下载miniconda，用于配置基础算法环境。
miniconda是用来管理python版本的，他可以实现python的多版本切换。
下载地址：docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
（miniconda下载截图）
安装时按默认的一路next就行。
2.打开miniconda，输入
conda -V弹出版本号即为正确安装
（开始-输入mini-找到miniconda3打开）
（显示conda版本，那就对了）
3. 在miniconda小窗里，执行下面语句，
conda config--set show_channel_urls yes接着运行
conda clean -i清除索引缓存
4.创建python 3.10.6版本的环境，命名为sdwebui
运行下面语句，（注意，这一步一定要内外网通畅，否则会报错。多执行几次。）
conda create--name sdwebui python=3.10.6提示你是否要继续安装，输入y，并回车。
如果显示下面这个界面，这步就完成了。
程序已经在你的路径C:ProgramDataMiniconda3envssdwebui已经创建了一个新的项目。
5，激活项目环境
输入
conda activate sdwebui回车。
6.升级pip并更改默认库包下载地址为清华镜像站。
依次执行下面的两行语句，每一行输入后回车，等执行完再输入下一行，再回车。
python -m pip install --upgrade pippip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple不报错就是完成了。报错了就依次执行多几次。
7. 安装git，用来克隆下载github的项目，比如本作中的stable diffusion webui这个开源项目。
（1）前往git官网git-scm.com/download/win下载相关安装包
（2）下载好后，一路按默认选项，点Next完成安装即可。
安装完成之后，回到刚刚的miniconda黑色小窗，输入并执行下面指令。
git --version查看git的版本，显示了版本号即安装成功。
（3）如果报错，显示“’git’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”。（如果不报，显示了git版本号，则跳过此步，进入下面的第8步）
那么，把git的bin文件夹地址和git-core的文件夹地址放到windows系统变量的path里面。
默认gitbin文件夹是：C:Program FilesGitbin
默认gitcore文件夹地址是：C:Program FilesGitmingw64libexecgit-core
把地址添加到环境变量的Path里面。
操作路径是：开始-设置-系统-高级系统设置-环境变量-（系统变量）path-新建。（具体见下图）
（注意，环境变量的path应该改的是下方的“系统变量”path，不是上面的“用户变量”path）
添加完后，你在miniconda里面，输入git –version，就能出现git版本号啦。
8.安装CUDA
CUDA是NVIDIA显卡用来跑算法的依赖程序，所以我们需要它。
打开NVIDIA cuda官网，developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
（这里有人可能会打不开网页，如果打不开，请用魔法上网。）
你会发现有很多版本的CUDA，下载哪个版本呢？
回到一开始的miniconda的小窗，输入nvidia-smi，查看你的cuda版本。
（在这里输入nvidia-smi的时候，有可能会显示“’nvidia’ 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序”。
这时候，需要确认你的显卡是否为Nvidia的显卡。
如果是，则检查自己的显卡驱动是否最新版，可以用鲁大师或者驱动精灵之类的软件更新显卡驱动至最新稳定版本。
如果更新驱动还不行，则把C:Program FilesNVIDIA CorporationNVSMI添加到系统环境变量。）
比如我的显卡cuda是11.7版本，所以我就下载11.7.1即可。
然后安装自己的系统选择win10或者11，exe local，download
下载完后安装，这个软件2个多G，可以安装在c盘以外的地方。比如D盘，节省系统盘空间。
好了，安装好之后，电脑的基础环境设置终于完事了。
下面开始正式折腾stable diffusion了。
三、stable diffusion环境配置
1.下载stable diffusion源码
确认你的miniconda黑色小窗显示的是
(sdwebui) C:UsersAdministrator>这代表着你正在sdwebui这个程序环境里面。
接着我们要安装stable-diffusion-webui本体了。
先看看你想安装在哪个盘，建议放在非系统盘的其他盘根目录。
比如我安装在F盘。我就输入下面指令再回车。（安装在其他盘同理）
F:
接着执行下面指令克隆SD项目代码：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git等到页面显示“done”，则克隆完成。
（注意，这里可能有网络波动问题，多尝试几次，多切换内外网重试几次即可。）
2.下载SD训练模型
打开https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/blob/main/v2-1_768-ema-pruned.ckpt
点击download，下载模型。大约5.2G。
下载完把这个训练模型v2-1_768-ema-pruned.ckpt放入modelsStable-diffusion文件夹里面。（我的文件夹是“F:stable-diffusion-webuimodelsStable-diffusion“）
注：
（1）这里可能提示需要注册或同意协议之后才能下载，那就注册并同意。
（2）modelsStable-diffusion这个文件夹，专门存放用于生成AI绘图的绘图元素的基础模型库。后续如果在其他网站比如civitai之类的地方下载的ckpt或者safetensors文件也是放在这个文件夹里面。
3.准备开启运行ai绘图程序sd-webui
在miniconda的黑色小窗，执行下面指令，进入项目文件夹：
cd stable-diffusion-webui执行下面指令， 打开webui的应用程序，
webui-user.bat
接下来就是等待系统自动执行。
直到系统提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860
这就代表，你可以开始正式使用AI画画啦~
注意：
（1）这一步要下载不少的依赖程序，网络一点波动都可能会报错。所以安装过程当中多次报错也很正常，需要耐心和时间多次尝试。多次执行webui-user.bat指令。
（2）不要关闭黑色小窗，哪怕它几分钟甚至20分钟没有任何变化。直到它报错再进行下一次尝试。
（3）如果提示连接错误，可能需要开启或者关闭魔法上网，再重新执行webui-user.bat命令。
（4）如果不小心退出了黑色窗口，则重新点击：开始菜单-程序-打开miniconda窗口，依次输入执行下面命令
conda activate sdwebuiF:cd stable-diffusion-webuiwebui-user.bat（因为我是安装在F盘，所以我输入”F:”，你如果安装在其他盘，则修改成其他盘符，比如”D:”, “E:”之类）
(5)如果长时间卡在Installing gfpgan(或者installing clip，installing open_clip)这个环节，那么进入F:stable-diffusion-webui文件夹下面，找到launch.py这个文件，用记事本打开。
在第200多行到300行的位置，找到这段代码。
并在“https://github.com/xxx”的最前面，加上：https://ghproxy.com/
加三个位置，变成如下状态，
然后ctrl + s保存后退出。
这就相当于让原来从github下载相关程序包变成了走国内镜像下载相关程序包，这样会增加网络的稳定性和网络速度。
改完之后，下面继续执行webui-user.bat。
（4）如果改了launch.py文件， 还卡在gfpgan环节，那么记得关闭外网功能。让下载走通用线路。
（5）安装完gfpgan，clip，open_clip等几个大头之后，后面还有一些自动安装的依赖项，如果比较慢，记得打开外网。总之，感觉卡慢或者报错之后，则切换调节网络后再重新执行webui-user.bat指令。
4.打开webui网页版
当黑色窗口提示，running on local URL: http://127.0.0.1:7860的时候，如下图
不要关闭黑色窗口，接着用浏览器（比如谷歌浏览器chrome）打开http://127.0.0.1:7860，就是AI绘画主界面啦。
你可以直接在左上角的文本框输入prompt提示词，
比如：pandas eating bamboo （熊猫在吃竹子）
然后点击右侧的橙色按钮Generate，过一小会，就能看到你画出来的第一张图啦。
（注意，如果写了prompt点击generate后无法生成图片，看见minicoda黑色小框显示“float 32“之类的关键字，则在webui页面的Settings-stable-diffusion最下面，勾选float32的选项框。接着点击上方的Apply Settings应用，然后按F5刷新页面后，即可正常使用。）
恭喜完成了stable diffusion webui的安装，也成为新潮的AI玩家之一啦，欢迎来到新世界，为你骄傲～
