1、安装Miniconda，管理多版本Python环境

a.配置库包的下载环境，加快下载，生成.condarc文件

conda config --set show_channel_urls yes 

修改C:\Users\Administrator.condarc 文件，复制下面覆盖保存

channels:
 - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
 conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
 simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行 conda clean -i 清除索引缓存

c.创建一个sd的环境，sd使用python3.10.6以上，激活即可使用

conda create --name sdwebui python=3.10.6
conda activate sdwebui

升级pip包

python -m pip install --upgrade pip

更换阿里源

pip config set global.index-url https:\/\/mirrors.aliyun.com/pypi/simple

2、安装 Git

拉取stable diffusion源码

git clone https:\/\/github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

3、显卡

a.NVIDIA显卡，需要安装 CUDA （跑算法依赖程序），运行 nvidia-smi 可以查看CUDA版本对应下载就行。

b. AMD显卡，需求切换另外的分支

git clone https:\/\/github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml.git
git submodule update --init // 安装子模块

4、下面模型HuggingFace放在源码目录[stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion]下即可

5、运行 webui-user.bat 或者 webui.bat --disable-nan-check