SD3.5环境配置及问题解决
Stable Diffusion 3.5 作为AI绘画领域的重磅升级，以其强大的图像生成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配置到模型运行的完整流程，并针对常见问题提供解决方案，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生成模型，是Stable Diffusion系列的重要升级版本。
SD3.5包含三个主要版本：
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Stable Diffusion 3.5 Large：参数量为80亿，支持生成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。
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Stable Diffusion 3.5 Large Turbo：基于Large版本优化，采用对抗性扩散蒸馏（ADD）技术，显著提高了生成速度，同时保持高质量输出。
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Stable Diffusion 3.5 Medium：参数量为25亿，适用于中等分辨率需求的用户，如生成40万像素（0.4MP）的图像。
SD3.5在多个方面进行了显著改：
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图像质量和细节：通过增加模型参数量，提升了图像分辨率上限至2048×2048，并改善了细节表现和真实感。
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提示词匹配度：优化了对复杂提示词的理解能力，能够更准确地生成符合用户需求的图像。
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速度提升：Large Turbo版本通过技术优化，大幅缩短了生成时间，适合需要快速生成大量图像的用户。
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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问题。
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1.环境配置
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创建虚环境
conda create -n sd3.5 python=3.10 -
Pytorch(>2.0)
conda install pytorch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -
Jupyter能使用Anaconda虚环境
conda install ipykernel python -m ipykernel install --user --name sd3.5 --display-name "SD3.5" -
安装transformer和tokenizer
pip install transformers==4.38.2 pip install tokenizers==0.15.2 -
安装最新版本的diffuser
pip install -U diffusers -
安装量化库节约VRAM GPUs
pip install bitsandbytes -
安装sentencepiece
pip install sentencepiece -
根据项目需要安装其他库
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==3.19.02.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
pip install transformers==4.38.2 pip install tokenizers==0.15.2
**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：
pip install sentencepiece
**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：
pip install protobuf==3.19.0
3.实测
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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自定义例子
“一名古代风格的中国女学生坐在现代的计算机教室里面学习编程”
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.”
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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