6 环境准备之安装必要的软件

在前面的章节中，我们了解了Stable Diffusion的基本概念以及输入输出格式的相关信息。在这一节中，我们将重点讨论如何安装使用Stable Diffusion所需的必要软件。

1. 安装前的准备

在安装Stable Diffusion之前，请确保您的计算机环境满足以下基本要求：

• 操作系统：Windows 10/11，macOS，或基于Linux的系统（如Ubuntu）。
• Python版本：建议使用Python 3.8或以上版本。
• GPU：强烈建议使用NVIDIA的GPU以获得最佳性能（安装CUDA和cuDNN）。

2. 安装Anaconda

Stable Diffusion的一个推荐使用环境是Anaconda，这是一个用于管理Python包和环境的强大工具。

Windows和macOS

1. 前往Anaconda官方安装页面。
2. 下载适合您操作系统的安装程序。
3. 按照安装向导完成安装。

Linux

在Linux上，您可以使用以下命令安装Anaconda：

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.07-Linux-x86_64.sh

按照屏幕上的指示完成安装。

3. 创建和配置虚拟环境

安装完Anaconda后，接下来需要创建一个新的虚拟环境来运行Stable Diffusion。

创建虚拟环境

打开终端（或Anaconda Prompt），输入以下命令：

conda create --name stable-diffusion python=3.8

激活虚拟环境

接下来，您需要激活刚刚创建的虚拟环境：

conda activate stable-diffusion

现在，您已经成功切换到名为stable-diffusion的虚拟环境中，接下来的所有操作都将在此环境中进行。

4. 安装PyTorch

Stable Diffusion依赖于PyTorch。安装PyTorch时，请根据您的系统和GPU选择合适的安装命令。

使用conda安装PyTorch

您可以使用以下命令安装PyTorch（适用于CUDA 11.7）：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.7 -c pytorch

或者使用pip

您也可以使用pip进行安装（确保您先激活了虚拟环境）：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

对于没有NVIDIA GPU的用户，可以考虑安装CPU版本的PyTorch：

pip install torch torchvision torchaudio

5. 安装其他依赖

接下来，我们需要安装Stable Diffusion的其他依赖项。通过以下命令安装相关库：

pip install transformers diffusers scipy ftfy

以上这些依赖将确保您的Stable Diffusion程序能够正常工作。

6. 验证安装

安装完所有必要的软件后，您可以通过运行以下Python代码来验证PyTorch是否安装成功，并且CUDA是否可用：

import torch

print("PyTorch Version:", torch.__version__)
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())

如果输出显示“CUDA Available: True”，则表示您的PyTorch可以利用GPU进行计算。

7. 小结

至此，我们已经完成了Stable Diffusion环境准备的重要一步：安装必要的软件。在这部分内容中，我们详细介绍了Anaconda的安装、虚拟环境的创建与配置，以及PyTorch和其他依赖的安装。接下来，我们将进一步讨论如何配置环境变量，以确保Stable Diffusion的正常运行，这对后续的模型加载和生成图像至关重要。