Windows

Windows+AMD支持尚未正式为webui提供，但您可以安装lshqqytiger的webui分支，该分支使用Direct-ml。

目前训练功能尚不可用，但支持各种功能/扩展，如LoRAs和controlnet。请在https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml/issues上报告问题。

安装Python 3.10.6（勾选Add to PATH），以及git。
在cmd/终端中粘贴以下命令：git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml && cd stable-diffusion-webui-directml && git submodule init && git submodule update^{（您可以将程序文件夹移动到其他位置。）}
双击webui-user.bat。
如果在安装或运行时看起来卡住了，请在终端中按Enter键，它应该会继续运行。

如果您有4-6GB的显存，请尝试将以下标志添加到webui-user.bat中：

COMMANDLINE_ARGS=--opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check

（以下是适用于Linux的安装指南。）

自动安装

^{（截至1/15/23，您只需运行webui.sh，pytorch+rocm将自动安装。）}

输入以下命令，将webui安装到当前目录：

sudo apt install git python3.10-venv -y
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui && cd stable-diffusion-webui
python3.10 -m venv venv

安装并运行：

./webui.sh {your_arguments*}

对于许多AMD GPU，您必须*添加--precision full --no-half或--upcast-sampling参数以避免NaN错误或崩溃。如果--upcast-sampling在您的卡上起作用作为修复方法，与使用完全精度相比，您应该有2倍的速度（fp16）。

- 一些卡片，如Radeon RX 6000系列和RX 500系列，已经可以完美地运行fp16（在此处有说明）。 - 如果您的卡片无法使用最新的pytorch+rocm核心软件包运行SD，请尝试按照下面的更详细的安装指南安装先前的版本。

本地运行

执行以下命令：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui
python -m venv venv
source venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip wheel

# 可能你不需要"--precision full"，但是去掉"--no-half"会导致我的驱动程序崩溃
TORCH_COMMAND='pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.1.1' python launch.py --precision full --no-half

在接下来的运行中，你只需要执行以下命令：

cd stable-diffusion-webui
# 可选：执行 "git pull" 来更新仓库
source venv/bin/activate

# 可能你不需要"--precision full"，但是去掉"--no-half"会导致我的驱动程序崩溃
TORCH_COMMAND='pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.1.1' python launch.py --precision full --no-half

在启动WebUI后的第一代可能需要很长时间，并且你可能会看到类似以下的消息：

MIOpen(HIP): Warning [SQLiteBase] Missing system database file: gfx1030_40.kdb Performance may degrade. Please follow instructions to install: https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/MIOpen#installing-miopen-kernels-package

接下来的几代应该可以正常运行。你可以点击消息中的链接，如果你使用的是相同的操作系统，按照链接中的步骤来解决这个问题。如果没有明确的方法来编译或安装适用于你的操作系统的MIOpen内核，请考虑按照下面的"在Docker中运行"指南进行操作。

在Docker中运行

拉取最新的rocm/pytorch Docker镜像，启动镜像并附加到容器中（参考rocm/pytorch文档）：docker run -it --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v $HOME/dockerx:/dockerx rocm/pytorch

在容器中执行以下命令：

cd /dockerx
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui
python -m pip install --upgrade pip wheel

# 可能你不需要"--precision full"，但是去掉"--no-half"会导致我的驱动程序崩溃
REQS_FILE='requirements.txt' python launch.py --precision full --no-half

接下来的运行只需要重新启动容器，再次附加到容器中，并在容器中执行以下命令：从列表中找到容器名称：docker container ls --all，选择与rocm/pytorch镜像匹配的容器，重新启动它：docker container restart <container-id>，然后附加到它：docker exec -it <container-id> bash。

cd /dockerx/stable-diffusion-webui
# 可选：更新代码库
git pull

# 可能不需要 "--precision full"，但是去掉 "--no-half" 会导致我的驱动程序崩溃
REQS_FILE='requirements.txt' python launch.py --precision full --no-half

容器中的 /dockerx 文件夹应该在您的主目录下以相同的名称可访问。

在 Docker 中更新 Python 版本

如果 Docker 镜像中预安装的 Python 3.7 版本与 Web UI 不兼容，可以按照以下步骤更新（假设您已经成功执行了 "在 Docker 中运行"）：

在容器中执行以下命令：

apt install python3.9-full # 确认每个提示
update-alternatives --install /usr/local/bin/python python /usr/bin/python3.9 1
echo 'PATH=/usr/local/bin:$PATH' >> ~/.bashrc

运行 source ~/.bashrc，然后继续执行与现有容器相同的命令。

可能不需要 "--precision full"，但是去掉 "--no-half" 可能不适用于所有人。某些显卡，如 Radeon RX 6000 系列和 RX 500 系列，将在没有选项 --precision full --no-half 的情况下正常工作，从而节省大量 VRAM。（参见此处。）

在 AMD 和 Arch Linux 上安装

在 Arch Linux 上使用特定于 Arch 的软件包安装 Web UI
也可能适用于其他基于 Arch 的 Linux 发行版（测试于2023年2月22日）

Arch 特定的依赖项

首先安装必需的依赖项并安装pip

sudo pacman -S python-pip

使用ROCm后端安装pytorch

Arch [Community] 仓库提供了两个pytorch软件包，python-pytorch-rocm和python-pytorch-opt-rocm。对于支持AVX2指令集的CPU，即超过Haswell（Intel，2013年）或Excavator（AMD，2015年）的CPU微架构，安装python-pytorch-opt-rocm以获得性能优化。否则，安装python-pytorch-rocm：

# 安装其中一个：
sudo pacman -S python-pytorch-rocm
sudo pacman -S python-pytorch-opt-rocm   # 仅适用于AVX2 CPU

使用ROCm后端安装torchvision

python-torchvision-rocm软件包位于AUR中。在您的计算机上克隆git仓库并编译软件包

git clone https://aur.archlinux.org/python-torchvision-rocm.git
cd python-torchvision-rocm
makepkg -si

确认所有步骤，直到Pacman完成安装python-torchvision-rocm。

或者，使用AUR助手安装python-torchvision-rocm软件包。

设置 `venv` 环境

手动创建一个带有系统 site-packages 的 venv 环境（这将允许访问系统的 pytorch 和 torchvision）。安装剩余的 Python 依赖项

python -m venv venv --system-site-packages
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

启动

在项目根目录下运行以下命令启动 webui：

source venv/bin/activate
./webui.sh

根据 GPU 型号的不同，您可能需要在 webui-user.sh 中添加特定的命令行参数和优化设置，以使 webui 正常运行。请参考自动安装部分。

限制

GPU 型号必须受到 Arch 依赖项的支持

查看您的 GPU 是否在 PYTORCH_ROCM_ARCH 变量的构建架构中列出，参考Tourchvision和PyTorch。架构的参考资料可以在这里找到。如果没有列出您的 GPU，请考虑在本地构建这两个软件包，或使用其他安装方法。

Arch依赖项（pytorch，torchvision）通过完整的系统更新（pacman -Syu）和编译来保持最新，这可能不是希望的行为，因为可能希望使用固定版本的依赖项组合

本指南已在AMD Radeon RX6800上测试，使用Python 3.10.9，ROCm 5.4.3，PyTorch 1.13.1和Torchvision 0.14.1