windows无cpu启动stable-diffusion-webui

参考文档

【奶奶看了也不会】AI绘画 Mac安装stable-diffusion-webui绘制AI妹子保姆级教程 新手向，Stable Diffusion API 接口，在本地调用

写在前面

本文关于sd-webui的cpu部署部分，是基于参考文档的windows版修正，前半部分操作一致，但由于咱们算是开发人员，因此过于小白的步骤在此一带而过了，原文写得已经很详细。

CPU部署

准备工作

• Python3.10.6版本（已安装其他版本也不要紧，X使用的就是3.11）
• stable-diffusion-webui代码下载，下载地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

安装

依赖安装

1. conda环境创建，此处不赘述
2. 启动环境，从github上把stable-diffusion-webui的源代码下载下来，进入到stable-diffusion-webui目录下，执行↓

    pip install -r requirements_versions.txt
   

模型安装（下载）

所谓模型安装其实就是下载到指定文件夹。

官方模型下载（checkpoint模型）

下载地址：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original

下载 sd-v1-4.ckpt 或者 sd-v1-4-full-ema.ckpt。

LoRA模型

下载地址：https://civitai.com/models/6424

• 对于checkpoint模型，请移动到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion⽬录下
• 对于LoRA模型，请移动到stable-diffusion-webui/models/Lora目录下（没有就自己新建一个）
• 其他模型按对应的类型移到对应的目录下

运行项目（与原文有所不同）

修改lanuch.py文件

在原文件开头添加：

import os
os.environ["no_proxy"] = "localhost,127.0.0.1,::1"

这个是在本身使用代理服务的基础上修改代理设置，否则会报错：

ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True or check your proxy settings to allow access to localhost.

如果没挂代理，忽略这个设置也没问题。

参考文档： ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True.

运行项目

stable diffusion在windows部署（CPU版）

python launch.py --skip-torch-cuda-test --no-half --api

这里面前两个启动参数，都测试过了，没有就会报错启动不了。最后一个--api，不确定如果没有的话会不会影响api调用，估计会吧！

API接口

与参考文档基本一致，区别是，使用代理的情况下，同样需要添加no_proxy环境变量，最终的调用demo如下：

import os
import io
import base64
from PIL import Image

os.environ["no_proxy"] = "localhost,127.0.0.1,::1"
  
import requests
  
url = "http://127.0.0.1:7860"
  
payload = {"prompt": "puppy dog", "steps": 5}
  
response = requests.post(url=f"{url}/sdapi/v1/txt2img", json=payload)
  
if response.status_code == 200:
    r = response.json()

    for i in r["images"]:
        image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(i.split(",", 1)[0])))
        image.save("output.png")
else:
    print(response.status_code, response.reason)
    print("response.text:", response.text)

跑了一下，效果还是蛮可以的，半分钟一张图。