前言：
现时同学们对“虚拟主机怎么下载驱动”大约比较关心，咱们都想要了解一些“虚拟主机怎么下载驱动”的相关资讯。那么小编同时在网摘上搜集了一些对于“虚拟主机怎么下载驱动””的相关资讯，希望兄弟们能喜欢，同学们一起来学习一下吧！一、系统需求
运行Stable Difssusion WebUI，用于AI绘图的硬件以及系统需求。
1. 电脑硬件需求#
最低配备
建议配备
注解
显卡(GPU)
GTX1050Ti
RTX3060Ti
支持的显卡芯片有Nvidia/AMD/Intel Arc/Apple M。显卡需求看的是VRAM大小，最低要4GB才不会内存不足。
内存(RAM)
8GB
16GB
您可以激活分页档或挂载SWAP增加系统内存。
保存空间
20GB，最好是SSD
处理器(CPU)
x86架构的Intel或AMD处理器皆可。若为Mac电脑建议使用搭载M系列芯片的机型
网络连接
可以正常连接到Github的网络
显卡VRAM在4GB以下的会很容易遇到内存不足的问题，并且生图速度很慢。尽管可以 用CPU跑Stable Diffusion WebUI，但是速度会非常慢。一张显卡30秒就能算好的图，CPU要算10分钟。因此用独立显卡跑Stable Diffsuion仍是比较好的选择。硬件不够力的话，用云端服务跑也是可以。2. 操作系统需求#GNU/Linux#
测试可以跑的Linux发行版：
Debian 11Ubuntu 22.04 LTSFedora 38openSUSE TumbleweedArch LinuxManjaroGentoo (使用glibc的profile)Windows#
最低要求为Windows 10 64比特，请确保系统已更新至最新版本。
Windows 7不行。
macOS#
最低要求为macOS Monterey (12.5)，可以的话请使用最新版macOS。
建议使用搭载Apple Silicon M芯片 (M1、M2) 的Mac机型。
旧款Mac需配备AMD独立显卡，只有Intel内显的不行。
二、Windows下安装Stable Diffusin
Stable Diffusion WebUI支持Windows 10和Windows 11。
本文以Windows 11 22H2为例子。
1. 安装显卡驱动程序#
请确认电脑已经安装最新版的显卡驱动程序。
Nvidia显卡建议用 Geforce Experience安装最新驱动，会顺便安装CUDA。或者你想 手动下载CUDA也行。
AMD显卡请用 驱动程序自动侦测工具安装显卡驱动。
Intel Arc显卡请安装 WHQL驱动。
2. 安装Git和Python#下载Git版本管理工具。至 Git for Windows下载安装档，一直下一步即可。接着安装Python。SD WebUI建议Python版本为3.10.6。请至 Python官网下载Python 3.10.6的64比特安装档。安装前务必勾选Add Python 3.10 to PATH，将Python加到环境变量。再按Install Now。
(以下可以不设置) 如果你熟悉Python开发的话，改用Anaconda设置Python虚拟环境会更好。
Anaconda是针对数据科学打造的Python发行版，能管理一部电脑上的多重Python版本。如果之前已经装过旧版Python，不需要卸载。
如果选择以Anaconda来安装Stable Diffusion WebUI的依赖套件，那么日后就不能用Windows终端机运行webui-user.bat，而得使用Anaconda Prompt，除非你将conda加入环境变量。
安装 Anaconda或 Miniconda搜索应用程序列表，打开Anaconda Prompt切换至Stable Diffusion WebUI所在文件夹 (需先运行下一节的git clone指令)
cd C:\user\user\Desktop\stable-diffusion-webui创建Pyhton 3.10.6的虚拟环境
conda create --name sdwebui python=3.10.6启动虚拟环境，然后再看下下节设置并启动webui-user.bat，安装Python依赖套件。
conda activate sdwebui3. 拷贝Stable Diffusion WebUI保存库打开文件总管，在桌面文件夹里面按右键＋Shift，点击在这里打开Powershell或终端机窗口。如果你C槽空间不足的话，也可以切换到其他硬盘文件夹再打开终端机。输入以下指令，检查目前Python版本，输出应为3.10.6
python --versionNvidia显卡用户输入以下指令，确认CUDA是否有正确安装，输出应含有nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
nvcc --versionNvidia显卡用户输入以下指令，拷贝Stable Diffusion WebUI的保存库。拷贝完成后保持终端机开着。
git clone
＊ AMD显卡用户请用这个DirectML的分支：
git clone
＊ Intel Arc显卡用户请用这个DirectML的分支：
git clone拷贝完成保存库后，桌面会多出文件夹stable-diffusion-webui。如果你有下载模型，将刚刚下载的存盘点模型放到models\Stable-diffusion文件夹。这个文件夹可放入多个存盘点模型档。4. 设置启动命令行参数#
如下图所示，对stable-diffusion-webui文件夹里面的webui-user.bat按右键，以记事本打开 (看不到.bat请点击文件总管查看 → 显示/隐藏 → 显示扩展名)
接着您要编辑set COMMANDLINE_ARGS=这一行启动参数。
若显卡VRAM在8GB以上，将set COMMANDLINE_ARGS=替换成set COMMANDLINE_ARGS=--enable-insecure-extension-access参数。
显卡VRAM小于等于4GB，将set COMMANDLINE_ARGS=替换成set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention --enable-insecure-extension-access参数。加上--medvram的用意是为了限制VRAM占用。
电脑RAM（不是VRAM）小于等于8GB的话改替换为set COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --opt-split-attention --enable-insecure-extension-access参数。注意使用--lowvram参数会让高端显卡算图变很慢。
(下面的不加也可以)
加上--xformers可进一步减少VRAM占用，只支持Nvidia显卡。加入--no-half-vae减少使用VAE算出黑图的几率。
加上--listen参数再开放防火墙7860通信端口，即可用局域网路其他电脑的浏览器访问WebUI。
加上--share参数则会产生一组Gradio网址，让你可以从外部网络或手机使用WebUI。网址72小时后过期。
其余可用参数请见 命令行参数
5. 启动Stable Diffusion WebUI
初次启动会下载好几GB的数据，请保持网络顺畅，不要开VPN。如果您所在的地方有网络审查干扰Github连接，请想办法找代理绕过。
回到终端机，输入以下指令启动SD WebUI：
cd stable-diffusion-webui./webui-user.bat初次启动会下载依赖套件，大概要等个30分钟安装。如果在此步骤遇到错误，请先看 常见问题。启动完成后会显示一组网址。运行程序时请勿关闭终端机。用浏览器打开：就可进入图形界面了。运行程序时请勿关闭终端机，运行时若出错终端机也会输出消息。要关闭SD WebUI，在终端机按Ctrl+C终止，再关闭窗口。
日后要启动SD WebUI，只要对文件夹里面的webui-user.bat按二下即可 (不需要用系统管理员运行)。
三、 如何下载模型
存盘点模型(checkpoint，勿跟LoRA搞混)是AI生图的重要依据，算图用的模型可以安装很多个。
Stable Diffusion WebUI在初次启动时，若放模型的文件夹(models/Stable-diffusion)为空，则会自动下载原始版的Stable Diffusion v1.5模型。
但是，不同人玩AI生图有不同的需求，以写实风格为主的Stable Diffusion模型可能无法满足所有人。因此你可以先下载自己想要使用的模型。
这里推荐一些不错的模型。
1. 模型下载网站#
目前找Stable Diffusion与其衍生模型的网站主要就二个。
第一个是 HuggingFace，中文俗称抱脸笑，可以说是人工智能界的Github。Stable Diffusion背后用到的很多AI工具，如Transformer、Tokenizers、Datasets都他们开发的，网站上也有丰富的教学文档。
另一个是 Civitai，专门用来分享Stable Diffusion相关的资源，特色是模型都有示范缩略图，用户也可以分享彼此使用的提示词，以及分享作品。注意Civitai可能包含未成年不宜的图像。
写实风模型#
说到万模型之母，不得不提原始版的Stable Diffusion了，简称SD，是CompVis与合作团队最初发表的模型，不断更新中。
最初 Stable Diffusion v1是使用512x512像素的图片训练的，因此高于此尺寸的生图品质会变差。后来 Stable Diffusion v2的训练图片宽高提升到了768x768像素。
网络上很多模型都基于此模型训练而来。适合画真人、动物、自然、科技、建筑的图像，亦学习过历史上许多画家的画风。
Chilloutmix：写实风格的模型，适合画出2.5次元，融合日韩真人与动漫风格的图像。
Deliberate：基于SD-1.5模型，适合生成精致写实风格的人物、动物、自然风景。
Realistic Vision v1.4：写实风人物与动物模型。
动漫风模型#
Anything万象熔炉 v4.5适合画动漫图，作者宣称不需要打一堆提示词也能出漂亮的图。
Waifu Diffusion v1.4是纯粹使用Danbooru图库训练而成，适合画动漫图。
Hentai Diffusion适合画动漫图，模型已使用大量负向提示词训练过以排除不良结果，另提供embeddings方便绘图时使用。
DreamShaper是基于SD-1.5模型，生成精细动漫人物与油画风格的模型。
OrangeMix3，混合多种风格的动漫绘图模型，偏写实。
2. 如何下载模型#
通常只需要下载模型档即可。
HuggingFace为保存库 → Files and versions，选择下载扩展名为.ckpt或.safetensors的模型。后者因不具备运行代码的能力因此较前者安全。至于-pruned代表模型有删减过大小。
Civitai则是点击Download按钮下载模型。
如果要用指令下载，可以用wget或git，例如下载Anything V4.5的模型到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹：
wget -nc -P stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion3. 模型放置位置#
不论是.ckpt还是.safetensors模型，都是在拷贝stable-diffusion-webui的保存库后，放到主程序文件夹下的/models/Stable-diffusion文件夹。
标签： #虚拟主机怎么下载驱动
