本地部署SD3.5

### 如何在本地部署 Stable Diffusion 3.5 #### 软件环境准备 为了成功运行 Stable Diffusion 3.5，需要满足一定的硬件和软件条件。推荐使用 NVIDIA GPU 并支持 CUDA 技术来加速计算过程[^2]。如果设备不支持 GPU 加速，则可以仅依赖 CPU 运行，但这会显著降低性能。 以下是所需的主要组件及其版本要求： - **Python**: 推荐 Python 3.8 或更高版本。 - **PyTorch**: PyTorch 是 Stable Diffusion 的核心库之一，建议安装最新稳定版。 - **CUDA Toolkit 和 cuDNN (可选)**: 如果有兼容的 NVIDIA 显卡，需安装对应的 CUDA 工具包以及 cuDNN 库以启用 GPU 支持。 #### 安装步骤概述 1. 下载并解压预训练模型文件 `stable-diffusion-3.5-large` 到指定目录下[^1]。 2. 创建虚拟环境用于隔离项目所需的依赖项，并激活该环境： ```bash python -m venv sd_env source sd_env/bin/activate # Linux/MacOS .\sd_env\Scripts\activate # Windows ``` 3. 使用 pip 命令安装必要的 Python 包，通常可以通过官方文档或者社区维护的要求列表完成此操作。例如执行如下命令加载基础模块： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install diffusers transformers accelerate safetensors gradio ``` 4. 配置 ComfyUI 界面工具以便更直观地管理生成流程。ComfyUI 提供了一个图形化界面让用户轻松调整参数设置而无需编写复杂脚本。克隆仓库到工作区之后按照指引启动服务端口监听程序即可访问 Web UI 页面进行交互测试。 #### 注意事项 由于不同用户的机器配置差异较大，在实际实施过程中可能会遇到各种各样的问题比如内存不足错误或者是驱动版本冲突等等情况都需要逐一排查解决。因此强烈建议参考具体平台上的详细指南逐步跟进每一个环节直至最终顺利完成整个搭建过程。 ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_auth_token=True).to("cuda") prompt = "A beautiful landscape with mountains and a lake" image = pipe(prompt).images[0] image.save("./output_image.png") ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face 提供的 API 来实例化一个基于 SD 3.5 大型变体的对象并通过简单的提示词生成图像保存至当前路径下的 output_image 文件当中去。