Stable Diffusion 是一个 Python 命令行程序，我们直接使用需要对它的命令和参数有详尽的了解，有一定学习成本。好在，有一个 Stable Diffusion WebUI 的开源项目，可以直接将 Stable Diffusion 的操作通过网页透出，让我们轻松通过 Web 页面就能使用 Stable Diffusion 生成图片。所以，我们选择安装和使用 Stable Diffusion WebUI 来完成实验。
- 安装基础工具。
Stable Diffusion WebUI的安装与运行需要使用到一些工具软件，我们需要先通过Yum安装它们。
执行如下命令，安装基础工具。
sudo yum install -y git conda mesa-libGL
- 初始化conda环境。
Conda是一个优秀的跨平台、跨语言包管理工具。同时，它的环境隔离功能也能很好的帮助我们屏蔽服务器间基础设施的不同，为我们提供一个干净、统一的程序运行环境。
依次执行如下命令，在Bash中初始化Conda，同时创建并激活名为aigc的虚拟环境。
sudo bash -c "conda init bash" && bash
conda create -y -n aigc python=3.10.6
conda activate aigc
💡注意：之后的操作都将基于aigc这个虚拟环境，如果你切换了Terminal或者不小心退出了环境，可以再次执行conda activate aigc命令回到aigc虚拟环境中。
- 拉取Stable Diffusion WebUI代码。
3.1 执行如下命令，从Github上获取最新的Stable Diffusion WebUI代码。
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
💡说明：由于Github访问存在不稳定性，如果从上述地址clone失败，可以使用我们在Gitee上为大家准备的镜像项目，采用如下命令：
git clone https://gitee.com/developer-aliyun-com/stable-diffusion-webui.git
3.2 项目下载完成后，我们将Web Terminal的操作目录设置为项目所在目录。
cd stable-diffusion-webui
- 安装项目依赖。
Stable Diffusion的运行还需要许多依赖包，执行如下命令，把它们都安装到Conda提供的虚拟环境中。
conda install -y pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
pip3 install opencv-python-headless gfpgan open-clip-torch xformers pyngrok clip-anytorch
pip3 install -r requirements_versions.txt
- 启动Stable Diffusion WebUI。
当一切准备就绪，执行如下命令，启动Stable Diffusion WebUI。
python launch.py --listen --lowvram --no-half --skip-torch-cuda-test
💡说明：在启动时，Stable Diffusion WebUI会根据需要下载一些必要模型数据，另外，加载模型也需要花费一些时间，所以我们现在要做的就是耐心等待。当Terminal 中显示出Running on local URL: http://0.0.0.0:7860字样，就表示程序已经启动并对外提供服务了。
