Stable Diffusion WebUI 설치 및 기본 세팅

Stable Diffusion WebUI

기본 환경: 엔비디아 그래픽카드, 윈도우10/11, 브라우저 크롬/엣지 

 

자동 설치 

• 파이선 설치 Python 3.10.6, 설치 시 Add Python to PATH 옵션 선택
• 깃 설치 git
• stable-diffusion-webui 소스 다운로드
  윈도우 터미널(명령 프롬프트)을 열고 원하는 폴더(영문으로 만 구성된 경로, 사용자이름이 한글이면 영문으로 변경하는게 좋음)로 이동 후
  (cd 폴더명 으로 이동, cd .. 은 상위 폴더로 이동, dir 은 파일 목록 보기)
  아래 깃 클론 명령어를 실행한다.

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

• 업데이트를 할 경우 아래 명령어 실행

git pull

 

실행

• stable-diffusion-webui 폴더의 webui-user.bat 실행
• http://127.0.0.1:7860/ 브라우저에서 접속

• 참고: 윈도우 명령 프롬프트 앱으로 webui-user.bat를 실행했다면 webui log를 볼 수 있음.
  에러 메시지나 이미지 생성 %, 속도 등 확인 가능하니 창 한쪽에 띄워 두고 사용할 것.
• 명령 프로롬프트에서 webui 실행 취소 시키는 방법은 CTRL + C키를 누르고 Y.
• 다시 webui-user.bat를 타이핑 하지 않고 ↑ 키보드 위 방향키 두번 누르면 다시 입력 됨.

 

모델, VAE 추가 후 테스트

기본 모델(checkpoint)과 VAE를 다운로드하여 

https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

https://huggingface.co/hakurei/waifu-diffusion-v1-4/blob/main/vae/kl-f8-anime2.ckpt

 

모델은 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 폴더에

VAE는 stable-diffusion-webui\models\VAE 폴더에 각각 추가 후

 

UI 화면의 checkpoint 및 VAE 목록 옆 새로고침 버튼을 눌러 refresh,

모델과 VAE 선택 후 Generate 버튼 클릭하여 이미지가 생성되는지 확인

* 프롬프트를 적절히 넣어야 고퀄리티 이미지가 생성 됨
프롬 입력은 바로 아래 링크 참고, VAE 선택은 아래 세팅 참고.

Stable Diffusion 프롬프트(prompt) 입력 방법 정리

 

기본 Settings

Settings 탭 클릭

 

Upscaling - Select which Real-ESRGAN models to show in the web UI. (Requires restart) 에서

R-ESRGAN General WDN 4xV3

R-ESRGAN 4x+

R-ESRGAN 4x+ Anime6B

정도만 체크

 

User interface - Quicksettings list에 아래 텍스트 입력

UI 상단에 퀵 세팅 목록 추가 됨, vae 등 간단 변경 가능

Stable Diffusion WebUI Quicksettings list

sd_model_checkpoint, CLIP_stop_at_last_layers, sd_vae

 

Sampler parameters - Hide samplers in user interface (requires restart) 에서

Euler a, DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM 이외 체크

(샘플러 목록이 너무 많이 나오면 선택하기 귀찮기 때문에 나중에 필요할 때 체크 해재)

 

Stable Diffusion - Apply color correction to img2img results to match original colors. 체크

i2i시 원본 이미지와 동일하게 색 보정

 

필수 Extension 익스텐션 설치

• openpose-editor: https://github.com/fkunn1326/openpose-editor
• sd-webui-controlnet : https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

Extensions 탭 - Abailable - Load from 으로 목록에서 찾아 install 또는

Install from URL 탭 - URL for extension's git repository에 위 익스텐션 주소 입력 후 install

 

Extension 업데이트 시

Check for updates 누르고, Apply and restart UI 누름

 

그외 필수 및 추천 익스텐션 들

https://rupicat.com/entry/Stable-Diffusion-Webui-필수-유용한-Extensions-익스텐션-들

Stable Diffusion Webui 필수/추천 Extensions 익스텐션 들

 

그래픽카드 성능 옵션(내용 추가)

기존에 cudnn파일 변경, 실행 파일에 --xformers 옵션만 추가 했었는데

torch와 cuda를 업데이트하고 xformers를 재컴파일한후 사용하니 속도가 더 빨라졌음. (참고: https://arca.live/b/aiart/71559091)

 

1. 파이토치와 쿠다 업데이트

stable diffusion web ui 기본 버전인 torch1.13.1과 cuda11.7을 업데이트한다.

webui-user.bat 파일에 아래 코드  추가

*set TORCH_COMMAND=pip install 라인은 설치가 완료되면 제거한다.

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers
set TORCH_COMMAND=pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118

venv 폴더 삭제

명령 프롬프트 앱(윈도우 터미널, cmd)에서 webui-user.bat 실행

pytorch 2.0, cuda 11.8 이 다운 및 설치된다.

webui를 실행 시키며 아래와 같은 에러가 뜨는데 ctrl + C 키를 눌러 종료 시키고 아래 cudnn 파일을 교체한 후 xformers를 재빌드해준다.

2 cudnn 파일 적용

엔비디아 4천번대 그래픽카드의 stable diffusion 구동 성능을 높이기 위해

엔비디아 공식 사이트에서 cudnn 다운 받아 폴더에 넣어줌

https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v8.7.0/local_installers/11.8/

cudnn-windows-x86_64-8.7.0.84_cuda11-archive.zip

압축을 풀고, bin 폴더 안에 있는 dll 파일을

stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages\torch\lib 폴더에 전부 복사

 

3. xformers 재빌드

명령 프롬프트 앱 실행 후 stable diffusion webui 폴더로 가서 아래 명령어 입

.\venv\Scripts\activate

(venv) 파이선 가상환경 진입 확인

기존 xformers 삭제

pip uninstall xformers

 

cuda 11.8 설치(xformers 컴파일 하기 위해.윈도우 버전 확인)

https://developer.nvidia.com/cuda-11-8-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local 

아래 설치 옵션만 선택

 

Microsoft C++ Build Tools 설치

https://visualstudio.microsoft.com/ko/visual-cpp-build-tools/

다시 명령 프롬프트에서 아래 명령문 한줄 씩 실행

pip install ninja
pip install setuptools
pip install wheel

cd ./repositories로 이동 후 

 

클론 전 xformers 소스 파일을 클론하기 전에 git의 파일 이름 길이 제한을 푼다.

아래 링크 참고

Git 파일 이름 제한 에러 문제 해결 - Filename too long

xformers 소스 파일 클론

git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git --recurse-submodules

다른 컴파일러 사용 설정

set NVCC_FLAGS =-allow-unsupported-compiler

cd ./xformers

 

컴파일 - 아래 명령어 한줄 씩 실행

python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

python 새로운 xformers 다시 설치

cd ./dist

dir

dist 폴더 안에 whl 파일 이름 확인하여 아래 명령어 실행

pip install xformers-파일 이름.whl

pip list 명령어 실행해서

 

xformers가 설치가 되었는지 확인( xformers 파일 이름 일부)

 

deactivate 명령어로 파이선 가상환경 빠져나오기

 

webui-user.bat 실행

만약  mmcv-full 인스톨에서 멈춰 있으면 ddetailer 익스텐션 올라가면서 문제가 되는 것이니

.\venv\Scripts\activate

다시 파이썬 가상환경으로 이동하고 mmcv-full 설치 후 다시 webui-user.bat 실행해 볼것

mim install --upgrade mmcv-full

 

설치 버전 확인

python, torch, xformers 정보는 webui 화면(브라우저) 제일 아래부분에 나옴.

 

이미지 생성 속도 테스트 참고

엔비디아 4070Ti AI 이미지 생성 속도 테스트

 

4. --no-half-vae 추가

webui-user.bat을 메모장 등의 편집기로 열어 --no-half-vae 추가

set COMMANDLINE_ARGS=--xformers --no-half-vae

그래픽카드 성능과 무관하지만 --no-half-vae도 추가하여 vae 관련 오류 방지

 

 

* 그래픽카드 벤치마크

그래픽카드 별 stable diffusion 성능 벤치마크

https://www.tomshardware.com/news/stable-diffusion-gpu-benchmarks

Stable Diffusion 그래픽카드 벤치마크

Stable Diffusion 그래픽카드 벤치마크