以下是每一步骤的操作方法：
确认电脑配置
在开始配置之前，确保你的电脑满足以下最低配置要求：
- 显卡：NVIDIA 独立显卡，最低为 10 系列，建议使用 40 系列，显存最低为 4GB，6GB 或更高更佳。
- 内存：最低为 8GB，建议使用 16GB 或更高。
- 硬盘：建议有至少 500GB 的可用空间，最佳选择是固态硬盘。
- 操作系统：支持 Windows 10/11、macOS（仅限 Apple Silicon）和 Linux 系统。
如果你没有满足以上配置的电脑，可以考虑购买云主机，如腾讯 GPU 云服务器。如果无法使用独立显卡和云服务，你也可以修改启动配置，使用 CPU 渲染（兼容性强，但出图速度较慢，需要至少 16GB 内存）。
环境准备
- 确保你的电脑上有NVIDIA显卡，并且已经安装了显卡驱动。你可以通过查看设备管理器或者执行命令
nvidia-smi来确认是否有独立显卡可用 [1]. - 下载并安装CUDA Toolkit，选择与你的显卡驱动版本对应的CUDA版本 [1].
- 下载并安装cuDNN，选择与你安装的CUDA版本对应的cuDNN版本 [1].
- 下载并安装Anaconda，选择与你的操作系统和Python版本对应的Anaconda版本 [1].
安装pytorch虚拟环境
- 打开命令行终端，执行以下命令创建一个Python 3.10.6版本的虚拟环境：
conda create --prefix <虚拟环境路径> python==3.10.6
其中，<虚拟环境路径>是你想要创建的虚拟环境的路径。
2. 激活虚拟环境：
conda activate <虚拟环境路径>
安装pytorch
- 在激活的虚拟环境中，执行以下命令安装pytorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
- 验证pytorch是否安装成功：
python
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
torch.cuda.is_available()
如果没有报错，并且能够输出随机张量和CUDA的可用性，则表示pytorch安装成功。
安装Stable Diffusion Web UI
- 使用Git克隆Stable Diffusion Web UI仓库：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
- 进入项目目录：
cd stable-diffusion-webui
- 在激活的虚拟环境中，执行以下命令安装依赖包：
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
conda install --yes --file requirements.txt
- 启动Stable Diffusion Web UI：
python launch.py
首次启动会下载一些模型和权重文件，请耐心等待。
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