Stable Diffusion搭建简单步骤，Stable Diffusion模型安装方法

Stable Diffusion搭建简单步骤，Stable Diffusion安装方法！

一、Stable Diffusion简介

Stable Diffusion是一款基于人工智能的绘画软件，它采用了稳定扩散模型，可以自动生成高质量的创意绘画。顺便推荐一下，触站AI绘画功能比Stable Diffusion更加丰富，中文版、不用翻墙、简单易上手，可直接使用，触站AI绘画入口：https://m.huashi6.com/plus/ai 

Stable Diffusion可以通过输入不同的图像和参数设置，生成大量的绘画图像。同时，该软件还支持自定义调整参数，使其更适合不同的使用场景。

Stable Diffusion作为一款新兴的AI绘画软件，已经在各大社交媒体平台上引起了广泛关注。但是，对于许多国内用户而言，由于软件的本地安装部署比较麻烦，导致很多人并不清楚如何使用该软件。因此，本文将介绍如何在国内本地安装部署Stable Diffusion软件，方便国内用户更便捷地使用该软件。

二、Stable Diffusion安装步骤：

1、第一步：安装Anaconda

Stable Diffusion软件采用Python语言编写，因此首先需要安装Anaconda软件。Anaconda是一个开源的Python发行版本，它包含了许多常用的Python库和工具，如NumPy、SciPy、Matplotlib等，我们可以使用Anaconda来搭建Python开发环境，从而方便使用Stable Diffusion软件。

在安装Anaconda之前，请确保您已经下载了Python3.x版本，并安装了Python环境。安装完成Python之后，您可以在官网上下载Anaconda软件，然后根据安装提示进行安装，安装完成后会自动配置Python环境。

2、第二步：安装CUDA、CuDNN及ATen

在安装Stable Diffusion软件之前，我们还需要安装一些必要的库和工具。Stable Diffusion采用了CUDA（Compute Unified Device Architecture）框架，该框架可以提供GPU加速，从而实现更快速、更高效的计算。因此，我们需要先安装CUDA和CuDNN（CUDA Deep Neural Network library）这两个库。

在安装CUDA和CuDNN之前，需要先检查您的图形芯片是否支持CUDA。如果您已经有了支持CUDA的图形芯片，可以在NVIDIA官网上下载最新版本的CUDA和CuDNN，并按照安装提示进行安装。

同时，为了更好地实现分布式GPU加速，我们还需要安装ATen（PyTorch C++的数值张量库）。ATen是一个高效的数值计算库，可以提供快速的张量计算、多设备支持等功能，这对于实现分布式GPU加速至关重要。

3、第三步：安装自定义包及Stable Diffusion

在完成CUDA、CuDNN和ATen的安装之后，我们可以开始安装Stable Diffusion软件。首先需要在命令行中进入到Python环境，并执行以下命令安装必要的Python库：

pip install torch torchvision scipy matplotlib tqdm pillow scikit-image

安装完成后，我们可以在GitHub上下载Stable Diffusion的最新版本，并将其解压缩到本地任意一个目录下。解压缩完成后，我们需要再次在Python环境中进入到Stable Diffusion目录下，并执行以下命令安装自定义包：

python setup.py install

此时，Stable Diffusion软件已经完成本地部署安装，可以在本地环境中使用了。在使用的过程中，我们可以通过修改参数设置、输入不同的图像等方式来生成不同的绘画图像，从而实现更加细致、多样化的创作。

三、Stable Diffusion安装总结

Stable Diffusion是一款功能强大的AI绘画软件，可以为用户带来极具创意性的绘画体验。但是，由于国内网络环境和软件部署的限制，许多国内用户并不清楚如何安装并使用该软件。本文从安装Anaconda开始，一步步介绍了如何安装CUDA、CuDNN、ATen及Stable Diffusion，并给出了详细的安装步骤和注意事项。如果您也是Stable Diffusion的忠实粉丝，希望本文能够帮助到您，让您更便捷地使用该软件，发挥出更多的创造力。