文本旨在利用云服務器部署stable diffusion，為本地電腦配置不夠，沒有GPU或者GPU較差，但也想嘗試AI繪圖的同學提供另一種方法。利用云服務器的優勢幫助我們體驗AI繪圖所帶來的全新的學習和實踐。

【資料圖】

本文的整個教程是作者一步步實踐所總結出來的，完整的按照作者的步驟執行，是可以在云服務器上部署一個較為完整的stable diffusion，教程中包括了很多配置和換源是其他教程所沒有的。

提示：本文是stable diffusion部署在云服務器的教程，不是部署在本地電腦上的，本地電腦上的部署請瀏覽秋葉大神的視頻教程。

一、SD的基礎環境和安裝

（一）購買服務器

我使用的是騰訊云GPU服務器，騰訊云服務器經常做活動，可以趁折扣的時候進行購買，這是我此次服務器的基本信息，我選用的是GN7 8核32GB，N卡，操作系統選擇Ubuntu Server。

購買后在后臺實例中可看到該服務器

點擊「登錄」即可進入服務器，首次進入會自動安裝驅動，等待幾分鐘即可。

（二）配置運行環境

利用anaconda是它集成了很多我們需要的安裝包，只要安裝它一個，python下載、環境配置那些都不用我們再去設置，使用起來比較方便。

1、配置Anaconda

1、下載anaconda

若遇到這種不能下載的，前面加上 -U NoSuchBrowser/

2.安裝anaconda，提示enter按回車，提示yes or no的地方全部輸入yes即可。vscode不安裝

3.找到.bashrc這個文件并修改，修改文件有兩種方式：

①通過vim修改。

②也可以通過編輯器修改，找到.bashrc文件直接輸入內容即算保存

4.如果輸入conda，提示找不到命令的話執行下source，（執行一次即可，以后都不用再 source 了，啟動 Ubuntu會自動source）

然后驗證下

至此anaconda已經安裝完畢

2、安裝pytorch

1.去pytorch官網配置自己服務器所需要的pytorch

Pytorch build選擇stable穩定版，操作系統是linux，由于上面我安裝了anaconda所以package選擇conda，語言python，我的CUDA是所以選擇了，最后獲取comand

2、pytorch需要安裝到anaconda的虛擬環境中，所以使用conda時需要先有一個虛擬環境并進入

然后再執行pytorch的安裝

如果出現提示需要升級conda版本的就輸入，沒有的話就跳過這步。我這里沒截到圖，會有個wanning的，注意看

驗證安裝結果

（三）安裝sd-webui

1、啟動sd

1.將sd webui clone到服務器上，此處我用了鏡像。

2.鏈接換源。打開stable-diffusion-webui/modules/文件，替換以下內容

3.每個/? （就在上一步的下面幾行，每一個網址都要改）鏈接前面添加/，替換為以下內容

4.先進入虛擬環境

5.先定位到的stable-diffusion-webui項目下

6.第一次啟動sd，sd會安裝基礎的配置，這里等待一段時間，網速慢的個把小時，所需要的內容才會下載完畢。

7.第一次執行會自動下載“”這個模型，如果下載速度還行就耐心等待，如果網絡慢的同學，可以先“ctrl+C”斷開下載步驟，然后到C站隨便下個大模型上傳上去。

2、打開webui

后續我們啟動stable diffusion時分為3個步驟：

#啟動虛擬環境 conda activate sd #定位到sd根目錄 cd stable-diffusion-webui #加listen是啟動公網環境 ./ --listen

然后等待有出現http:/就說明已啟動成功。瀏覽器訪問（云主機公網ip）:7860，出現stable diffusion內容即為成功。

（四）小結

雖然webui已經啟動，但是我們可以看到頁面下邊的配置

version：當前webui的版本，我在寫這份文檔時最新版本就是，當你們看到這份文檔的時候注意使用最新版本的。

python：版本是，這個版本會比較合適，既能用xformers，剛剛安裝又不會報錯，我試過、這些版本，會出現安裝不上，至于原因我沒去深入研究，你們想要用最新版本的話就研究下怎么配置。

torch：+cu117，sd會用到的神經網絡和cuda版本，這里我cuda只有117，但是上面我安裝的cuda是。我不知道為什么會降一個版本，有大佬懂得話可以評論區解答下。

xformers：N/A，等會會安裝這個，能提升出圖速度。

gradio：這個是AI的界面，可以不用管。

checkpoint：這個是大模型，我們還沒下載，后面步驟會下載。

二、文件配置

通過我自己部署整個sd后，認為修改文件，去先行配置一些參數，可以減少我們后續啟動時輸入的內容，以及減少后續的一些麻煩。這是其他教程所沒有的，大家有必要可以參考下。

1.打開sd根目錄下的文件，將export commandline_args前面的#去掉，并且加上后面內容。

--theme dark。讓webui變為暗色模式。有需要就加，沒需要就不用加。

--xformers。Xformers庫可以加速圖像的生成。

--enable-insecure-extension-access。在我們用--listen啟動時，會成為公網環境，在公網環境下，系統會阻止extension（擴展）的使用，以避免風險因素。所以我們如果只是自己使用的話，完全可以通過這個繞開安全檢查，這樣我們在啟用公網環境時可以繼續使用extension（擴展）功能。

--listen。啟用公網環境。（--listen要在最后一個）。

配置完后我們在啟動sd時，便不用再輸入--listen。

最后我們啟動起來的webui就是這樣。

三、extensions換源

automatic1111大佬自帶的extensions源我們國內無法直接訪問，所以我們需要替換成境內的源，方便于我們后續使用擴展。這里我使用秋葉大佬的源地址。

找到sd/modules/ui_文件的這段。

將其中的地址這段替換為/akegarasu/sd-webui-extensions/raw/master/

這樣我們就可以秒加載擴展

四、CheckPoint的下載

（一）下載至本地再上傳至服務器

從模型網站上下載checkpoint的模型到本地后

再打開服務器的編輯

打開model下的sd路徑：stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion，并右鍵點擊上傳

上傳至服務器后刷新webui就可以看到該模型了

（二）直接下載至服務器

1.獲取下載路徑，如：

到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目錄下，用wget指令下載

五、LoRA的下載與安裝

每個lora都附帶一張圖片，這張圖片的名稱與模型名稱相同，一并上傳到服務器中的lora文件夾下，在webui中就會顯示該模型和預覽圖。當然你也可以后面安裝C站助手，通過C站助手下載預覽圖。

六、VAE的下載與安裝

的模型全部放在這個文件夾下。模型繼續使用上面提到的上傳方法（這里我用本地部署的舉例，服務器配置的時候要找到服務器中的path）

模塊默認是沒有出來的，需要到「Settings — User interface — Quicksettings list」中添加VAE模塊

3.再保存、重啟UI即可。

七、ControlNet的下載與安裝

（一）直接安裝

若是境外服務器可以直接在sd上安裝

/lllyasviel/ControlNet

（二）壓縮包安裝

1.我的是境內服務器，所以無法直接從github上下載，所以直接下載壓縮包

然后將壓縮包上傳至服務器/stable diffusion/extensions目錄下

2.定位到extensions目錄下

3.解壓zip

4.重啟webui就能看到

（三）安裝models

1.下載秋葉大佬已經整理好的包

鏈接: /s/1rh39DI9xVbguLO5l7O4pjA?

提取碼: yqqe

2.將預處理器下的downloads文件壓縮成zip

3.定位位置，具體path看自己的服務器

4.解壓zip

5.再將下載文件中“模型”文件下的所有文件放到stable diffusion/models/ControlNet/文件內。

6.最后即可使用ControlNet。

八、Clip skip的配置

Clip skip具體有什么用可以百度下，Clip skip默認是不顯示的，需要我們自己配置。

1.先到「Settings — Stable Diffusion — Clip skip」中將數值調成2

2.再到「Settings — User interface — Quicksettings list」中添加clip模塊

注意：這兩個步驟不可顛倒，否者先把clip模塊加載出來的話，就無法設置clip的默認值，這是個坑。

九、hypernetworks的下載與安裝（選裝）

去模型網站上下載hypernetworks的模型，然后上傳到sd/models/hypernetworks文件夾中，然后在webui界面點擊刷新就可以看到了

十、插件的使用

（一）sd的漢化

1.擴展中搜索zh

2.然后找到這2個進行安裝

3.到Setting——User interface——localization選擇zh-hans，然后保存，重啟webui。

（二）中英對照tag自動補齊

這個插件能漢化 UI 界面、Tag 自動補全、提示詞 prompt 翻譯等功能，解決英文不好的問題，有效減少用翻譯軟件的時間，不過測試發現詞庫并不全，有些可能還會用到翻譯軟件。

想要安裝這個插件，需要先裝一個前置插件，叫“a1111-sd-webui-tagcomplete-main”

可以通過「擴展—從網址安裝」輸入以下github倉下載安裝。

最后重啟webui就可以看到

十一、其他

（一）可下載模型的網站

/

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/

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/#/

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（二）如何讓服務器不斷開連接

騰訊云的這個OrcaTerm shell經常會不定時的斷開，而我們的sd需要一直啟動住，所以我們需要解決服務器斷開的問題。

1.下載Putty，/~sgtatham/putty/

2.打開putty并在host name輸入自己服務器的公網ip，然后點擊open

3.點擊accept即可

4.此處寫上自己服務器的名稱和密碼就是我們用orcaterm登錄時這里的用戶名和密碼。

注意這里輸入密碼是不會顯示的，輸入完后回車即可。

5.頂部右鍵選擇“change setting”，connection這里，輸入60，意味著每60秒向服務器發送一個空包保持session處于活動中。

（三）其他

十二、總結

以上就是作者在Linux服務器下安裝stable diffusion的全部內容，通過以上方法，大家可以配置一個較為完整的在線sd。至于更多的插件、模型大家就根據自己的需求去下載安裝即可，更多sd的功能大家就自己去挖掘。

如果覺得本文有用，請來個三連吧~

如果覺得專欄的排版不夠美觀的話，可以去我的飛書看/docx/Icdjdcw53oGEltxhE6yc5lmhn0e