Linux 部署Stable Diffusion XL
时间: 2025-04-18 08:45:06 浏览: 26
### 安装和配置 Stable Diffusion XL
#### 准备环境
为了在 Linux 服务器上成功安装并运行 Stable Diffusion XL 模型,需确保操作系统已更新至最新状态,并安装必要的依赖项。建议使用 Anaconda 或 Miniconda 来管理 Python 环境及其包。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
```
创建一个新的 conda 虚拟环境来隔离项目所需的库文件:
```bash
conda create --name sd-xl python=3.8
conda activate sd-xl
```
#### 获取源码与工具脚本
克隆 Kohya Trainer 仓库到本地目录下以便获取训练所需的各种资源以及辅助脚本[^2]。
```bash
git clone https://github.com/Linaqruf/kohya-trainer.git
cd kohya-trainer/
```
#### 构建 TensorRT 引擎
对于高性能推理需求而言,构建特定于硬件平台优化过的 TensorRT 推理引擎是非常重要的一步。这可以通过执行 `build_models.sh` 脚本来完成,该过程可能耗时数分钟不等[^1]。
```bash
./scripts/build_models.sh --model stable_diffusion_xl
```
#### 配置训练参数
利用 Kohya Trainer 提供的 Jupyter Notebook 文件(如 `kohya-trainer-XL.ipynb` 和 `kohya-LoRA-trainer-XL.ipynb`),可以根据实际应用场景调整数据集准备流程及模型超参设置。
#### 版本迭代说明
值得注意的是,在最初发布的测试版本基础上,通过收集用户反馈并对图像质量不断改进,最终形成了更加稳定可靠的 Stable Diffusion XL 1.0 正式版[^3]。
#### 开始实验
当一切就绪之后,即可加载预训练权重开始尝试生成新的艺术作品或是继续微调现有模型以适应更具体的任务要求。
```python
from diffusers import StableDiffusionPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler
import torch
device = "cuda"
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-x4-upscaler"
scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_pretrained(model_id, subfolder="scheduler")
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, scheduler=scheduler).to(device)
prompt = "A fantasy landscape with a castle on top of the mountain."
image = pipe(prompt=prompt).images[0]
image.save("./fantasy_landscape.png")
```
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