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。

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。

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。