准备条件
一台安装有NVIDIA显卡的计算机（服务器），推荐显存大于6G
纯净的Debian12系统（别的Linux发行版也差不多）
下面是我的环境
驱动安装
安装nvidia驱动
下载驱动
前往nvidia官网下载对应GPU的驱动
禁用nouveau
授予执行权限，然后运行安装程序
chmod +x NVIDIA-Linux-x86-64-xxxxxx.run
./NVIDIA-Linux-x86-64-xxxxxx.run
会提示需要禁用nouveau，选择Yes
安装程序会自动创建驱动黑名单文件
重启电脑，查看nouveau是否禁用
lsmod |grep nouveau如果没有输出，则禁用成功
安装驱动
安装必备依赖
apt install gcc make linux-headers-$(uname -r)重新运行安装程序，按照步骤下一步即可
安装完成后，输入nvidia-smi就能成功查看显卡信息
安装CUDA
下载cuda
前往CUDA官网下载CUDA 12.1，PyTorch2.2.1推荐使用CUDA12.1或者11.8
安装CUDA
和上面一样授予访问权限，然后运行安装程序
输入accept接受条款
由于之前已经安装完了显卡驱动，所以在安装CUDA时，在安装选项中取消驱动的勾选
然后等待安装完成
配置环境变量
在~/.bashrc中加入下面两行
export PATH="/usr/local/cuda-12.1/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 应用环境变量
source ~/.bashrc查看CUDA版本
nvcc --version
环境安装
debian12已经内置了python3.11，可以直接使用，如果是其他Linux发行版，需要确认python版本是否在3.10以上
apt install git python3-pip python3-venv
apt install --no-install-recommends google-perftools项目配置
克隆代码
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui下载模型
可以去huggingface上自行寻找stable diffusion模型，并将模型放入models/Stable-diffusion中
修改配置文件
运行root运行
修改webui.sh，将can_run_as_root修改为1
创建并使用虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate安装项目依赖
国内用户自行配置镜像源
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements_versions.txt启动webui
webui默认监听127.0.0.1，启动需要加上--listen参数才允许外部访问
./webui.sh --listen如果是国内网络可能会卡在Installing clip上，可以使用代理或者多试几次
使用浏览器访问服务器IP:7860即可打开webui
汉化webui
下载中文扩展
在Extension-Available中，先取消localization的勾选，在列表中找到zh_CN安装
设置webui语言
在Settings-Userinter face中设置语言为zh_CN然后应用设置，重启webui
刷新网页，可以看到页面变成中文
测试效果
输入提示词点击生成，就能查看效果，生成速度取决于显卡性能
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