在 Linux 本地部署 stable diffusion

在Linux本地部署stable diffusion模型需要遵循以下步骤：

1. 确保你有一个具有GPU支持的Linux系统，并安装了NVIDIA驱动程序。
2. 安装Anaconda或Miniconda，并使用它创建一个新的Python环境。
3. 在新的Python环境中安装PyTorch和其他必要的库。
4. 从Hugging Face库中下载预训练的stable diffusion模型。
5. 根据需要编写代码或使用提供的CLI工具来生成图像。

以下是一个简化的示例，展示如何在Linux环境中部署stable diffusion模型：

# 安装Anaconda或Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2023.01-Linux-x86_64.sh # 按照提示完成安装
 
# 创建一个新的Python环境并激活它
conda create -n diffusion-env python=3.10
conda activate diffusion-env
 
# 安装PyTorch和其他必要库
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
 
# 下载stable diffusion模型
bash download_models.sh
 
# 运行stable diffusion CLI工具生成图像
python run_sd.py --ckpt_path path_to_stable_diffusion_model --seed 123 --n_samples 1 --length 1000 --model_dmodel 512 --classifier_dmodel 512 --n_samples 1 --n_iter 10 --batch_size 1 --save_images --save_textures --text "your prompt here"

确保替换path_to_stable_diffusion_model为实际的模型路径，并修改生成图像的文本提示your prompt here。

注意：以上代码是一个示例，实际部署时可能需要根据你的系统环境和需求进行调整。