本機AI繪圖：Linux系統安裝Stable Diffusion WebUI

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sudo apt update && sudo apt upgrade -y
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/22.40.3/ubuntu/focal/amdgpu-install_5.4.50403-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.4.50403-1_all.deb

安裝AMD ROCm，中間需要重開機。

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sudo apt install linux-headers-`uname -r` linux-modules-extra-`uname -r`
curl -fsSL https://repo.radeon.com/rocm/rocm.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg
echo 'deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg] https://repo.radeon.com/amdgpu/5.4.2/ubuntu jammy main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/amdgpu.list
sudo apt-get update
sudo apt install amdgpu-dkms
sudo reboot
echo 'deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/trusted.gpg.d/rocm-keyring.gpg] https://repo.radeon.com/rocm/apt/5.4.2 jammy main' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/rocm.list
echo -e 'Package: *\nPin: release o=repo.radeon.com\nPin-Priority: 600' | sudo tee /etc/apt/preferences.d/rocm-pin-600
sudo apt-get update
sudo apt install rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm-5.4.2/lib:/opt/rocm-5.4.2/lib64" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

確認驅動是否有正確安裝

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# 應會看到driver=amdgpu
sudo lshw -c video
# 查看ROCm是否正確安裝
sudo apt show rocm-libs

2.2. 安裝Anaconda

安裝Python、wget、git。

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sudo apt install python3 python3-pip python3-virtualenv wget git

Stable Diffusion WebUI的Wiki寫明Python版本需為3.10.6，為此請先安裝Anaconda。
建立Python 3.10.6的虛擬環境

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conda create --name sdwebui python=3.10.6

2.3. 複製Stable Diffusion WebUI儲存庫

將Stable Diffusion WebUI複製至使用者家目錄

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

將剛剛下載的.ckpt模型檔移動至stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目錄。

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mv ~/anything-v4.5-pruned.ckpt  stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

啟動虛擬環境：

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conda activate sdwebui

如果想要於bash script自動以conda啟動虛擬環境，可以把這二行加入至webui-user.sh頂端：

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eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate sdwebui

於conda環境下，最好使用conda指令來安裝套件。不過Stable Diffusion WebUI仍偏好以pip安裝。

2.4. 設定啟動引數

GPU晶片為Nvidia且VRAM大於8GB的可跳過此步驟。

根據Wiki，有些GPU需要修改啟動引數才能正常啟動WebUI。

用VIM編輯webui-user.sh。

若GPU VRAM小於等於4GB的話加入COMMANDLINE_ARGS=--medvram --opt-split-attention引數，防止RuntimeError: CUDA Out of memory錯誤。`

AMD顯示卡需要另外加上 --precision full --no-half引數，否則繪製的圖可能會一片漆黑。

額外加上--listen參數讓其他電腦能以IP存取網頁界面，--share則是產生一組Gradio網址。

如果執行webui-user.sh出現can't open file '/stable-diffusion-webui/launch.py'的錯誤，則編輯webui-user.sh，將install_dir後面改成$(pwd)。

2.5. 啟動Stable Diffusion WebUI

執行webui.sh，它會自動下載PyTorch並安裝依賴套件。跑完它應該會顯示一組網址，本機用瀏覽器開啟http://127.0.0.1:7860進入網頁圖形界面。

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cd ~/stable-diffusion-webui
./webui.sh

若要從其他電腦存取，則是輸入http://本機IP:7860連線。記得開放防火牆：

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sudo ufw allow 7860/tcp
sudo ufw reload

2.6. 如何更新Stable Diffusion WebUI

Stable Diffusion WebUI專案原始碼是託管在Github，開發迭代速度很快，建議每週適時更新程式。但更新頻繁也代表功能容易損壞，因此安全的更新方式如下：

在Stable Diffusion WebUI的目錄開啟終端機，取得目前分支，會印出一組五位數代碼

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git rev-parse --short HEAD

接著拉取最新分支，更新到最新版。

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git pull

如果更新後出現Merge branch 'master' of的訊息，請按Esc鍵，輸入:q!退出即可。
更新後如果有功能壞掉就退回之前的分支版本。

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git checkout "分支代碼"

3. Stable Diffusion WebUI基本使用方式

介紹SD WebUI內建的基本功能：「文生圖」、「圖生圖」、「內補繪製」的用法。

請看Stable Diffusion WebUI基本功能使用教學

4. 擴充功能 Extensions

Stable Difussion WebUI的Extensions頁面能安裝擴充功能，在繪圖的時候整合其他AI技術，或是簡化操作。

一般來說擴充功能沒有限定作業系統，不過有些是設計給Windows用的，這點要注意。

請看Stable Diffusion WebUI實用擴充功能使用教學

5. 訓練自己的模型 Training

警告：跟繪圖不同，訓練模型至少需要10GB的VRAM，也就是RTX3060等級以上的GPU。

訓練自己的小模型有很多好處，例如可以在現有模型的基礎上，讓AI懂得如何繪製更精確的風格或者特定角色。

訓練小模型的具體步驟請看這篇：Stable Diffusion模型訓練教學

本機AI繪圖：Linux系統安裝Stable Diffusion WebUI

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