1、安装Miniconda，管理多版本Python环境
a.配置库包的下载环境，加快下载，生成.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
修改C:\Users\Administrator.condarc 文件，复制下面覆盖保存
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
运行 conda clean -i 清除索引缓存
c.创建一个sd的环境，sd使用python3.10.6以上，激活即可使用
conda create --name sdwebui python=3.10.6
conda activate sdwebui
升级pip包
python -m pip install --upgrade pip
更换阿里源
pip config set global.index-url https:\/\/mirrors.aliyun.com/pypi/simple
2、安装 Git
拉取stable diffusion源码
git clone https:\/\/github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3、显卡
a.NVIDIA显卡，需要安装 CUDA （跑算法依赖程序），运行 nvidia-smi 可以查看CUDA版本对应下载就行。
b. AMD显卡，需求切换另外的分支
git clone https:\/\/github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml.git
git submodule update --init // 安装子模块
4、下面模型HuggingFace放在源码目录[stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion]下即可
5、运行 webui-user.bat 或者 webui.bat --disable-nan-check
