跳转至

部署功能

在绘世启动器 2.6.0 之后的版本,支持从零构建完整环境,可不通过整合包来部署 SD WebUI,ComfyUI 等。

打开部署功能

将绘世启动器放进一个空文件夹中后启动,等待绘世启动器检查自身的更新完成后,将会弹窗提醒找不到内核,点击确定后绘世启动器提示是否下载内核,点击是即可进入绘世启动器的部署界面。

install

内核分支

在选择内核分支中可以选择你想要部署的 Stable Diffusion 项目,目前支持部署的 Stable Diffusion 项目如下。

  • AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui:功能多,扩展丰富的 SD WebUI,
  • lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml:在 SD WebUI 的基础上添加了 DirectML 的支持,使在 Windows 系统上不支持 ZLUDA 的 AMD 显卡也能跑图。
  • vladmandic/automatic:和 SD WebUI 类似,但稳定性较差,不推荐。
  • comfyanonymous/ComfyUI:使用节点流进行图片生成。
  • lllyasviel/Fooocus:界面简单,可专注于提示词书写,一键出图。
  • 油漆厂:图片打胶工具。

原生环境组件

为内核提供运行环境,同时为绘世启动器提供管理工具。默认保持勾选即可,除非系统环境中已经存在这些原生环境组件。

CUDA

在cmd中输入如下命令即可查看CUDA Version

nvidia-smi

PyTorch

PyTorch 是一个基于 Python 的机器学习库,为 AI 的运算提供大量的工具和函数,而 Stable Diffusion 在计算的时候依赖 PyTorch,所以需要安装 PyTorch。

PyTorch 版本需要和显卡的型号相对应,以保证 SD WebUI,ComfyUI 等 WebUI 能够正常运行 Stable Diffusion。

查看显卡型号可在使用任务管理器,按下Ctrl+Shift+Esc启动任务管理器,点击性能->GPU,右上角就是显卡的型号。

task_manager

以下为不同显卡对应可选的 PyTorch 版本( x,y,z 分别代表三个数字):

  • Nvidia 显卡:

    • Torch x.y.z (CUDA x.y) + xFormers x.y.z
  • AMD 显卡:

    • 支持 ZLUDA 的:

      • Torch x.y.z (CUDA 11.8) + xFormers x.y.z
    • 不支持 ZLUDA 的:

      • Torch x.y.z (DirectML)
  • Intel 显卡:

    • 独显:
      • Torch x.y.z (IPEX AOT, Arc)
    • 核显:
      • Torch x.y.z (IPEX AOT, Core Ultra)

Note

一般来说选择选择对应显卡的最新版本的 PyTorch 就行。

建议将显卡驱动更到最新公版驱动以保证 PyTorch 能够正常工作。
Nvidia 显卡驱动下载:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers
AMD 显卡驱动下载:https://www.amd.com/zh-hans/support
Intel 显卡驱动下载:https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/download-center/home.html

AMD 780M(核显),RX 5000 系(独显)及以上的 AMD 显卡支持 ZLUDA,而其他不支持的系列请使用 DirectML。

AMD 780M 核显无法直接使用 ZLUDA,需要手动添加文件:适用于绘世启动器的 AMD Radeon 780M 的 ZLUDA 教程 - 哔哩哔哩

国内镜像

用于加速国内网络下载内核等文件的速度,保持勾选即可,如果是在国外网络环境下则取消勾选。

上述设置配置完成后即可点击左下角的安装进行部署。