Stable Diffusion 3.5 本地部署指南：从安装到标题解决，一站式搞定！

SD3.5环境设置及标题解决

Stable Diffusion 3.5 作为AI绘画领域的重磅升级，以其强大的图像天生能力和灵活的本地部署特性，吸引了无数创作者。本指南将手把手带你完成从环境设置到模型运行的完备流程，并针对常见标题提供解决方案，助你轻松开启AI艺术创作之旅！
Stable Diffusion 3.5（简称SD3.5）是由Stability AI推出的最新一代图像天生模型，是Stable Diffusion系列的重要升级版本。
SD3.5包含三个主要版本：

• Stable Diffusion 3.5 Large：参数目为80亿，支持天生100万像素（1MP）的高分辨率图像，适合专业用户和对图像质量有较高要求的场景。
  
• Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：基于Large版本优化，采用对抗性扩散蒸馏（ADD）技能，显著提高了天生速率，同时保持高质量输出。
  
• Stable Diffusion 3.5 Medium：参数目为25亿，实用于中平分辨率需求的用户，如天生40万像素（0.4MP）的图像。
  

SD3.5在多个方面进行了显著改：

• 图像质量和细节：通过增长模型参数目，提升了图像分辨率上限至2048x2048，并改善了细节体现和真实感。
  
• 提示词匹配度：优化了对复杂提示词的理解能力，能够更准确地天生符实用户需求的图像。
  
• 速率提升：Large Turbo版本通过技能优化，大幅缩短了天生时间，适合需要快速天生大量图像的用户。
  
• 多模态支持：支持多种视觉元素的整合，解决了早期版本中复杂细节和多元素集成的限制标题。
  

1.环境设置

• 创建虚环境
  
  1. conda create -n sd3.5 python=3.10   

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• Pytorch(>2.0)
  
  1. conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia   

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• Jupyter能利用Anaconda虚环境
  
  1. conda install ipykernel   python -m ipykernel install --user --name sd3.5 --display-name "SD3.5"   

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• 安装transformer和tokenizer
  
  1. pip install transformers==4.38.2    pip install tokenizers==0.15.2   

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• 安装最新版本的diffuser
  
  1. pip install -U diffusers   

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• 安装量化库节约VRAM GPUs
  
  1. pip install bitsandbytes   

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• 安装sentencepiece
  
  1. pip install sentencepiece   

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• 根据项目需要安装其他库
  
  1. pip install matplotlib   pip install numpy==1.26.4    # 降级，否则有些时候会报错   pip install accelerate   pip install protobuf==3.19.0   

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  2.报错解决
  

如果报错：Exception: data did not match any variant of untagged enum PyPreTokenizerTypeWrapper at line 960 column 3降级解决

1. pip install transformers==4.38.2   pip install tokenizers==0.15.2   

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**如果报错ValueError: Cannot instantiate this tokenizer from a slow version. If it’s based on sentencepiece, make sure you have sentencepiece installed.**安装sentencepiece：

1. pip install sentencepiece   

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**如果报错：ValueError: The current PyTorch version does not support the scaled_dot_product_attention function.**解决：安装高于Pytorch>2.0
如果报错：T5Converter requires the protobuf library but it was not found in your environment. Checkout the instructions on the
解决：

1. pip install protobuf==3.19.0   

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3.实测

• 官网例子：
  

1. local_path = "/home/aic/diffusion_models/stable-diffusion-3.5-large/"   pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(local_path, torch_dtype=torch.bfloat16)   pipe = pipe.to("cuda")      image = pipe(       "A capybara holding a sign that reads Hello World",       num_inference_steps=28,       guidance_scale=3.5,   ).images[0]   image.save("capybara.png")   

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• 自界说例子
  “一名古代风格的中国女学生坐在当代的计算机课堂里面学习编程”
  prompts:“An ancient-style Chinese female student sitting in a modern computer classroom learning programming, focused eyes, traditional Hanfu attire, modern technology, code editor, keyboard, mouse, fusion of digital age and traditional aesthetics, rich in detail, high-definition quality.”
  

1. prompts="An ancient-style Chinese female student sitting in a modern computer classroom learning programming, focused eyes, traditional Hanfu attire, modern technology, code editor, keyboard, mouse, fusion of digital age and traditional aesthetics, rich in detail, high-definition quality."   image = pipe(       prompt=prompt,       num_inference_steps=28,       guidance_scale=4.5,       max_sequence_length=512,   ).images[0]      image.save("girls.png")   plt.imshow(plt.imread("girls.png"))   plt.axis('off')  # 不显示坐标轴   display(plt.gcf())   

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