Stable Diffusion CentOS部署教程

在CentOS上部署Stable Diffusion涉及多个步骤，包括环境准备、安装依赖、下载和配置模型等。以下是一个详细的教程，帮助你完成这个过程。

环境准备

1. 检查系统要求：

• 确保你的系统满足最低配置要求。推荐配置为：
• 操作系统：CentOS 7或更高版本
• CPU：四核
• 内存：至少8GB
• 硬盘空间：至少20GB
• 显卡：GTX 1660 Ti或更高，推荐GTX 3060 Ti
• 显存：至少12GB

1. 安装基础依赖：

• 安装Python 3.10.6或更高版本。
• 安装CUDA 11.3及对应的cuDNN库。
• 安装NVIDIA驱动。
• 安装PyTorch 1.10。

安装步骤

1. 安装Python和Git：

• 安装Python 3.10.6及以上版本，并勾选Add Python to PATH。
• 安装Git，用于下载和更新Stable Diffusion所需的内容。

1. 下载Stable Diffusion代码：

• 克隆Stable Diffusion的GitHub仓库：

git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion.git
cd stable-diffusion

1. 安装依赖：

• 使用pip安装所需的Python依赖：

pip install -r requirements.txt

1. 下载预训练模型：

• 下载预训练模型参数。你可以根据需求选择模型大小和类型。模型参数可在GitHub上获取。

1. 配置运行参数：

• 编辑scripts/run_diffusion.py文件，根据需求调整模型路径、采样参数、输出目录等。

1. 运行模型生成图像：

• 执行以下命令开始生成图像：

python scripts/run_diffusion.py

• 生成的图像将保存在指定的output_dir中。

常见问题与解决办法

1. CUDA/CuDNN版本不匹配：

• 确保安装的CUDA与cuDNN版本与PyTorch要求一致。可以通过以下命令检查版本信息：

nvcc --version
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

1. 显存不足：

• 如果显存不足导致程序崩溃，尝试减小image_width和image_height，或者减少num_samples。确保没有其他占用显存的进程在运行。

1. API密钥无效或下载失败：

• 检查提供的API密钥是否正确，网络连接是否稳定。如遇问题，尝试重新获取密钥或更换网络环境再试。

1. 模型加载失败：

• 确保模型文件路径正确，且文件未损坏。若从其他来源获取模型，需确保其与Stable Diffusion代码兼容。

1. 生成结果质量不佳：

• 调整guidance_scale参数，该值越大，模型对提示词的忠实度越高，但可能牺牲创新性。适当尝试不同的提示词和参数组合，以找到满意的结果。

通过以上步骤，你应该能够在CentOS上成功部署Stable Diffusion。如果在安装过程中遇到问题，可以参考相关教程或社区资源进行排查和解决。