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Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

2025-06-18 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(376)
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一、安装homebrew
二、安装python
三、下载SD包（附安装包）
四、下载模型
五、运行
六、运行问题解决
七、总结
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
七、总结
这里直接将该软件分享出来给大家吧~
1.stable diffusion安装包
2.stable diffusion视频合集
3.stable diffusion模型下载
4.stable diffusion提示词
5.SD从0到落地实战演练

小时候比较喜欢画画，如今AI盛行，各种绘画工具层出不穷，网上也看了很多，stablediffusion（sd）和midjunery（mj）算是主流，国内的文心、天工、甚至抖音什么的，我也尝试过，但是总的来说，跟sd和mj相比真的不好用。后来我找了网上一些运营号问，大多采用的是mj，不过我个人还是想试试，亲自对比一下，鉴于mj的付费，我先试了sd，（附安装包） 下面是我安装使用过程中的一些经历。

我的是Mac，所以就按照这个系统来了

一、安装homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"
// 等待即可，检查是否安装成功
brew -V
// 打印出 homebrew 4.0.11 表示安装成功

二、安装python

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

也可以去官网下载安装包3.10.9 或者3.10.10，手动安装

三、下载SD包（附安装包）

1、下载资料包，解压安装。

2、从git仓库直接下载

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

四、下载模型

可以使用上面资料包里的模型，

这里需要注意的是，下载后放置目录stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/下。模型有ckpt文件，也有safetensors文件，统统放进去就行。

五、运行

在终端中进入你安装的“stable-diffusion-webui”目录，运行 ./webui.sh

第一次运行会安装一些依赖，这个过程会遇到诸多问题，下面我列举几个。

六、运行问题解决

1、python版本问题

sd运行python是3，但是默认是2，一般来说是不进行覆盖的，覆盖它可能会导致系统脚本和其他依赖默认 Python
的软件出现问题。一般我们采用软连的方式，如：sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python，但是你会发现报错了ln: /usr/bin/python: Operation not permitted，也查过其他各种删除方式都不得行。

首先安装高版本的python后，按照下面的步骤来：

(1、查看版本

which python 
// /usr/bin/python
which python3
// /usr/local/bin/python3

(2、编辑profile文件

vi ~/.bash_profile
// 末尾追加内容
alias python="/usr/local/bin/python3" 
alias python2="/usr/bin/python"

(3、生效启用

source ~/.bash_profile

这里还有个问题，如果新开一个终端界面，需要重启这个命令才能生效。

2、No SDP backend available

Launching Web UI with arguments: --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate
no module 'xformers'. Processing without...
No SDP backend available, likely because you are running in pytorch versions

原因：torch 的版本不对
解决方案：在安装目录stable-diffusion-webui 下，编辑webui-macos-env.sh文件
我的原来的配置文件如下；

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

修改好的配置文件如下：

(1、在COMMANDLINE_ARGS 参数的后面添加了–reinstall-torch
(2、export TORCH_COMMAND=“pip install torch_2.0.1
torchvision_0.15.2”，将torch的版本修改成2.0的

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --reinstall-torch"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2"
#export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

3、Symbol not found:_VTRegisterSupplementalVideoDecoderIfAvailable

这个提示其实还是跟依赖版本有关，opencv版本太老，可以这样手工更新一下：

cd venv/bin 
source activate 
./python3.10 -m pip install --upgrade pip 
pip3 install opencv-python==4.6.0.66 deactivate

4、“LayerNormKernelImpl” not implemented for’Half’

或者也会有这样的提示Failed to create model quickly; will retry using slow method.其实都是显卡的问题，一般我们工作自用的电脑的显存都不太能够的，所以这里需要修改一下运行方式：

编辑webui-user.sh，添加：

export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

或者我个人采用以下运行方式：

./webui.sh --precision full --no-half

大家注意这里的half，如果你有足够的计算资源和内存，最简单的解决方案是将数据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下精度问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下精度问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方插件，即可前往免费领取！

文章来源于互联网:Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

相关推荐: ComfyUI：Stable Diffusion 及 LoRA、VAE 、ControlNet模型解析

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Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

2025-02-27 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(65)

小时候比较喜欢画画，如今AI盛行，各种绘画工具层出不穷，网上也看了很多，stable
diffusion（sd）和midjunery（mj）算是主流，国内的文心、天工、甚至抖音什么的，我也尝试过，但是总的来说，跟sd和mj相比真的不好用。后来我找了网上一些运营号问，大多采用的是mj，不过我个人还是想试试，亲自对比一下，鉴于mj的付费，我先试了sd，（附安装包）
下面是我安装使用过程中的一些经历。

我的是Mac，所以就按照这个系统来了

一、安装homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"
// 等待即可，检查是否安装成功
brew -V
// 打印出 homebrew 4.0.11 表示安装成功



  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5

二、安装python

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget



  * 1
  * 2

也可以去官网下载安装包3.10.9 或者3.10.10，手动安装

三、下载SD包（附安装包）

1、下载资料包，解压安装。

2、从git仓库直接下载

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui



  * 1
  * 2

四、下载模型

可以使用上面资料包里的模型，

这里需要注意的是，下载后放置目录stable-diffusion-webui/models/Stable-
diffusion/下。模型有ckpt文件，也有safetensors文件，统统放进去就行。

五、运行

在终端中进入你安装的“stable-diffusion-webui”目录，运行 ./webui.sh

第一次运行会安装一些依赖，这个过程会遇到诸多问题，下面我列举几个。

六、运行问题解决

1、python版本问题
🔗

sd运行python是3，但是默认是2，一般来说是不进行覆盖的，覆盖它可能会导致系统脚本和其他依赖默认 Python
的软件出现问题。一般我们采用软连的方式，如：sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python，但是你会发现报错了ln: /usr/bin/python: Operation not permitted，也查过其他各种删除方式都不得行。

首先安装高版本的python后，按照下面的步骤来：

(1、查看版本

which python 
// /usr/bin/python
which python3
// /usr/local/bin/python3



  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5

(2、编辑profile文件

vi ~/.bash_profile
// 末尾追加内容
alias python="/usr/local/bin/python3" 
alias python2="/usr/bin/python"



  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5

(3、生效启用

source ~/.bash_profile



  * 1
  * 2

这里还有个问题，如果新开一个终端界面，需要重启这个命令才能生效。

2、No SDP backend available
🔗

Launching Web UI with arguments: --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate
no module 'xformers'. Processing without...
No SDP backend available, likely because you are running in pytorch versions

原因：torch 的版本不对
解决方案：在安装目录stable-diffusion-webui 下，编辑webui-macos-
env.sh文件
我的原来的配置文件如下；

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1



  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5
  * 6
  * 7

修改好的配置文件如下：

(1、在COMMANDLINE_ARGS 参数的后面添加了–reinstall-torch
(2、export TORCH_COMMAND=“pip install torch_2.0.1
torchvision_0.15.2”，将torch的版本修改成2.0的

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --reinstall-torch"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2"
#export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1



  * 1
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  * 5
  * 6
  * 7
  * 8

3、Symbol not found:
_VTRegisterSupplementalVideoDecoderIfAvailable🔗

这个提示其实还是跟依赖版本有关，opencv版本太老，可以这样手工更新一下：

cd venv/bin 
source activate 
./python3.10 -m pip install --upgrade pip 
pip3 install opencv-python==4.6.0.66 deactivate



  * 1
  * 2
  * 3
  * 4
  * 5

4、“LayerNormKernelImpl” not implemented for
‘Half’🔗

或者也会有这样的提示Failed to create model quickly; will retry using slow method.其实都是显卡的问题，一般我们工作自用的电脑的显存都不太能够的，所以这里需要修改一下运行方式：

编辑webui-user.sh，添加：

export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test



  * 1
  * 2

或者我个人采用以下运行方式：

./webui.sh --precision full --no-half



  * 1
  * 2

大家注意这里的half，如果你有足够的计算资源和内存，最简单的解决方案是将数据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下精度问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下精度问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

最后

如果你是真正有耐心想花功夫学一门技术去改变现状，我可以把这套AI教程无偿分享给你，包含了AIGC资料包括AIGC入门学习思维导图、AIGC工具安装包、精品AIGC学习书籍手册、AI绘画视频教程、AIGC实战学习等。

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Stable Diffusion的安装和问题解决（附安装包和大模型）

2024-06-21 分类：AI创作 / stable-diffusion 阅读(179)

小时候比较喜欢画画，如今AI盛行，各种绘画工具层出不穷，网上也看了很多，stable diffusion（sd）和midjunery（mj）算是主流，国内的文心、天工、甚至抖音什么的，我也尝试过，但是总的来说，跟sd和mj相比真的不好用。后来我找了网上一些运营号问，大多采用的是mj，不过我个人还是想试试，亲自对比一下，鉴于mj的付费，我先试了sd，（附安装包）
下面是我安装使用过程中的一些经历。

我的是Mac，所以就按照这个系统来了

一、安装homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"
// 等待即可，检查是否安装成功
brew -V
// 打印出 homebrew 4.0.11 表示安装成功

二、安装python

brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

也可以去官网下载安装包3.10.9 或者3.10.10，手动安装

三、下载SD包（附安装包）

1、下载资料包，解压安装。

2、从git仓库直接下载

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

四、下载模型

可以使用上面资料包里的模型，

这里需要注意的是，下载后放置目录stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/下。模型有ckpt文件，也有safetensors文件，统统放进去就行。

五、运行

在终端中进入你安装的“stable-diffusion-webui”目录，运行 ./webui.sh

第一次运行会安装一些依赖，这个过程会遇到诸多问题，下面我列举几个。

六、运行问题解决

1、python版本问题 🔗

sd运行python是3，但是默认是2，一般来说是不进行覆盖的，覆盖它可能会导致系统脚本和其他依赖默认 Python 的软件出现问题。一般我们采用软连的方式，如：sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python，但是你会发现报错了ln: /usr/bin/python: Operation not permitted，也查过其他各种删除方式都不得行。

首先安装高版本的python后，按照下面的步骤来：

(1、查看版本

which python 
// /usr/bin/python
which python3
// /usr/local/bin/python3

(2、编辑profile文件

vi ~/.bash_profile
// 末尾追加内容
alias python="/usr/local/bin/python3" 
alias python2="/usr/bin/python"

(3、生效启用

source ~/.bash_profile

这里还有个问题，如果新开一个终端界面，需要重启这个命令才能生效。

2、No SDP backend available 🔗

Launching Web UI with arguments: --skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate
no module 'xformers'. Processing without...
No SDP backend available, likely because you are running in pytorch versions

原因：torch 的版本不对
解决方案：在安装目录stable-diffusion-webui 下，编辑webui-macos-env.sh文件
我的原来的配置文件如下；

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

修改好的配置文件如下：

(1、在COMMANDLINE_ARGS 参数的后面添加了–reinstall-torch
(2、export TORCH_COMMAND=“pip install torch_2.0.1 torchvision_0.15.2”，将torch的版本修改成2.0的

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --reinstall-torch"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2"
#export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

3、Symbol not found: _VTRegisterSupplementalVideoDecoderIfAvailable🔗

这个提示其实还是跟依赖版本有关，opencv版本太老，可以这样手工更新一下：

cd venv/bin 
source activate 
./python3.10 -m pip install --upgrade pip 
pip3 install opencv-python==4.6.0.66 deactivate

4、“LayerNormKernelImpl” not implemented for ‘Half’🔗

或者也会有这样的提示Failed to create model quickly; will retry using slow method.其实都是显卡的问题，一般我们工作自用的电脑的显存都不太能够的，所以这里需要修改一下运行方式：

编辑webui-user.sh，添加：

export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

或者我个人采用以下运行方式：

./webui.sh --precision full --no-half

大家注意这里的half，如果你有足够的计算资源和内存，最简单的解决方案是将数据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下精度问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，目前 Stable Diffusion 已经能够生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，比如制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。

最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以理解，阅读困难，这时候视频教程教程是就很适合了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始使用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则需要通过使用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、准确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和理解的单词的过程。可以把它理解为你告诉 AI 模型要画什么而需要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。

这份完整版的stable diffusion资料我已经打包好，需要的点击下方添加，即可前往免费领取！

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