Stable Diffusion 在 macOS 上的安装与常见问题解决

Stable Diffusion 在 macOS 上的安装与常见问题解决 | 极客日志

Stable Diffusion 在 macOS 上的安装与常见问题解决

本文介绍在 macOS 系统下安装 Stable Diffusion WebUI 的步骤及常见问题的解决方法。

一、安装 Homebrew

$ /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/ineo6/homebrew-install/raw/master/install.sh)"
// 等待即可，检查是否安装成功
brew -V
// 打印出 homebrew 4.0.11 表示安装成功

二、安装 Python

brew install cmake protobuf rust [email protected] git wget

也可以去官网下载安装包 3.10.9 或者 3.10.10，手动安装。

三、下载 SD 包

从 Git 仓库直接下载：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

解压安装（如使用本地压缩包）。

四、下载模型

可以使用资料包里的模型，注意下载后放置目录 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 下。模型有 ckpt 文件，也有 safetensors 文件，统统放进去就行。

五、运行

在终端中进入你安装的 stable-diffusion-webui 目录，运行 ./webui.sh。

第一次运行会安装一些依赖，这个过程会遇到诸多问题，下面列举几个解决方案。

六、运行问题解决

1. Python 版本问题

SD 运行需要 Python 3，但默认可能是 Python 2。覆盖它可能会导致系统脚本和其他依赖默认 Python 的软件出现问题。一般我们采用软连的方式，如：sudo ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python，但是你会发现报错 ln: /usr/bin/python: Operation not permitted。

建议按照下面的步骤来：

(1) 查看版本

which python 
# /usr/bin/python
which python3
# /usr/local/bin/python3

(2) 编辑 profile 文件

vi ~/.bash_profile
# 末尾追加内容
alias python="/usr/local/bin/python3" 
alias python2="/usr/bin/python"

(3) 生效启用

source ~/.bash_profile

这里还有个问题，如果新开一个终端界面，需要重启这个命令才能生效。

2. No SDP backend available

错误日志提示 Torch 版本不对：

You are running torch 1.12.1.
The program is tested to work with torch 2.0.0.
To reinstall the desired version, run with commandline flag --reinstall-torch.

解决方案：在安装目录 stable-diffusion-webui 下，编辑 webui-macos-env.sh 文件。

原来的配置文件如下：

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

修改好的配置文件如下：

(1) 在 COMMANDLINE_ARGS 参数的后面添加了 --reinstall-torch (2) export TORCH_COMMAND 将 torch 的版本修改成 2.0 的

export install_dir="$HOME"
export COMMANDLINE_ARGS="--skip-torch-cuda-test --upcast-sampling --no-half-vae --use-cpu interrogate --reinstall-torch"
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2"
#export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1 torchvision==0.13.1"
export K_DIFFUSION_REPO="https://github.com/brkirch/k-diffusion.git"
export K_DIFFUSION_COMMIT_HASH="51c9778f269cedb55a4d88c79c0246d35bdadb71"
export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

3. Symbol not found: _VTRegisterSupplementalVideoDecoderIfAvailable

这个提示其实还是跟依赖版本有关，OpenCV 版本太老，可以这样手工更新一下：

cd venv/bin 
source activate 
./python3.10 -m pip install --upgrade pip 
pip3 install opencv-python==4.6.0.66 deactivate

4. LayerNormKernelImpl not implemented for Half

或者也会有这样的提示 Failed to create model quickly; will retry using slow method. 其实都是显卡的问题，一般我们工作自用的电脑的显存都不太能够的，所以这里需要修改一下运行方式：

编辑 webui-user.sh，添加：

export COMMANDLINE_ARGS="--precision full --no-half --skip-torch-cuda-test"

或者我个人采用以下运行方式：

./webui.sh --precision full --no-half

大家注意这里的 half，如果你有足够的计算资源和内存，最简单的解决方案是将数据类型更改为全精度（float32），我们这里强调一半，其实就是半精度替代实现方案。有兴趣可以去了解一下问题。

七、总结

本地跑起来了，确实比较慢，风扇都要转费了。SD 跑图除了需要通常所说的描述要到位，还要选合适的模型或者插件，才能做出理想的图片。

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