Linux上部署Stable Diffusion WebUI和LoRA训练，拥有你的专属图片生成模型
本帖最后由 御坂主机 于 2024-7-7 19:49 编辑1. 简介
Stable Diffusion是近年来非常流行的生成式对抗网络(GAN)模型，可以用来生成高质量的图像。而Stable Diffusion WebUI则是一个基于Stable Diffusion的图形用户界面(GUI)，使得用户可以更方便地使用和管理生成模型。此外，LoRA (Low-Rank Adaptation) 是一种轻量级模型训练方法，可以在保留模型原有性能的基础上，通过少量训练数据对模型进行快速调整。本文将介绍如何在Linux系统上部署Stable Diffusion WebUI，并通过LoRA训练生成属于你的专属图片生成模型。
1.1 环境准备
在开始部署之前，需要准备好以下环境：
(1) 一台运行Linux系统的计算机
(2) Python 3.7及以上版本
(3) pip工具
(4) GPU加速器（推荐NVIDIA显卡，安装CUDA和cuDNN）
1.1.1 安装Python和pip
首先，确保系统中已经安装了Python 3.7及以上版本和pip工具。如果没有，请参考以下命令进行安装：
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip
1.1.2 安装CUDA和cuDNN
如果你的计算机配备了NVIDIA显卡，可以使用CUDA和cuDNN来加速模型训练。具体安装步骤请参考NVIDIA官方文档。
1.2 克隆项目仓库
接下来，我们需要将Stable Diffusion WebUI的项目仓库克隆到本地。打开终端，输入以下命令：
git clone https://github.com/CompVis/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
1.3 安装依赖
在克隆完成后，需要安装项目所需的依赖。可以使用pip工具来安装：
pip install -r requirements.txt
1.4 配置环境变量
根据实际情况配置环境变量，例如CUDA的路径。打开`.bashrc`文件，并在文件末尾添加如下内容：
export PATH=/usr/local/cuda/bin<img src="static/image/smiley/default/shy.gif" border="0" smilieid="8" alt=":$">PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64<img src="static/image/smiley/default/shy.gif" border="0" smilieid="8" alt=":$">LD_LIBRARY_PATH
保存并关闭文件后，执行以下命令使配置生效：
source ~/.bashrc
2. 部署Stable Diffusion WebUI
完成环境配置后，可以开始部署Stable Diffusion WebUI。
2.1 启动服务
在项目根目录下，运行以下命令启动WebUI服务：
python webui.py
该命令会启动一个本地的Web服务，默认端口为7860。可以通过浏览器访问`http://localhost:7860`来使用Stable Diffusion WebUI。
3. 训练LoRA模型
为了生成属于你的专属图片生成模型，可以使用LoRA进行训练。
3.1 准备训练数据
首先，需要准备一组训练数据。数据集可以是你希望生成图片风格的图片集合。将这些图片放在一个文件夹中，并确保所有图片尺寸相同。
3.2 配置训练参数
在项目根目录下，打开`config.json`文件，配置训练参数，例如训练轮数、学习率等。示例如下：
{
"train_batch_size": 4,
"num_train_epochs": 10,
"learning_rate": 0.0001,
"train_data_dir": "./train_data"
}
3.3 开始训练
配置完成后，运行以下命令开始训练：
python train_lora.py --config config.json
训练过程可能需要较长时间，具体取决于数据集大小和计算资源。
4. 部署训练好的LoRA模型
训练完成后，可以将生成的LoRA模型部署到Stable Diffusion WebUI中。
4.1 上传模型
将训练生成的LoRA模型文件上传到WebUI的模型管理页面。
4.2 使用模型生成图片
在WebUI中选择刚刚上传的LoRA模型，输入文本描述，点击生成按钮，即可生成属于你的专属图片。
5. 结论
通过以上步骤，我们在Linux系统上成功部署了Stable Diffusion WebUI，并使用LoRA方法训练了专属的图片生成模型。希望本文对你有所帮助，祝你在图片生成领域取得更多的成果。
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