1.下载依赖包

python3.10.7及以上：

NVIDIA CUDAtoolkit

(资料图)

git

边车

最后需要一个磁力链接p2p种子下载器。

2.安装流程：

安装python时，需要记得添加python到环境变量，也就是安装界面的add to path。

验证方法：在cmd界面输入python，出现以下内容即为添加到path成功

安装NVIDIA CUDAtoolkit时，只需要记得你所所有的显卡是否支持CUDA加速，安装界面一直继续就可以。

安装git的时候，也是一样，一直继续。

安装边车也是一样，按照通常流程进行。

3.开始进行环境拉取：

首先我们先创建一个文件夹，文件夹名为全英文。

然后在文件夹内部点击鼠标右键，再点击git bash here

出现shell时，我们输入下面的地址：

然后他就会自动拉取必要文件。

如果出现问题，出现error或者无法拉取的情况。解决方案是打开我们之前下载的dev_sidecar：

点击中间那个蓝色的按钮，开启服务，记得Git.exe代理也要打开哦。

如果还是不行，就只能选择科学上网了，但是科学上网不能和边车同时使用。

完成之后，我们就可以下载我们需要的模型了

这里推荐两个模型：

第一个是神一样的Anything v3，你看到的大部分AI作品都是她创造的

第二个是Waifu Diffusion，这个模型我暂时还没有试过，不过也是很出名的模型

这里就直接给你们模型大全的url了：

打开后里面的模型底下都有一个链接，copy那个magnet链接到你的磁力链接下载器就ok。

4.模型添加：

下载完模型后，就可以添加到webui了，打开我们刚刚用git拉取的文件夹

里面有一个models的文件夹，打开她，找到stable-diffusion文件夹，打开，把你刚刚下载的模型塞进去，这里有个注意事项：

以anything模型举例子，他下载完的两个文件文件名是不一样的，你需要把他们改成一样的文件名，其中有个文件有双后缀，即.vae.pt这个文件，你需要保留他的双重后缀，如下图所示

5.运行webUI本地服务

添加完模型后，返回最开始的目录

点击webui-user.bat，他会弹出一个shell，然后会自动搭建本地服务。

这个环节经常出现一些报错，我仅仅能提供部分资料，更多需要大家自行查询。

1.gfpgan问题：一般是国内墙的问题，设置镜像加速即可：

打开cmd，输入以下指令。

2.如果搭建本地环境中途退出，则需要把文件夹内的venv文件删除，再重新搭建环境即可

3.建议全程开启dev-sidecar来进行操作

6.关于tag

想要让AI帮你快速画出一幅好看的画，可以去了解一下这个大佬所提供的内容

这里附上一个大佬做的网站：

建议先了解一下视频内的食用方法再来进行tag选择...

嘿嘿嘿，最后来看一下我生成的样本。