本文是我總結(jié)的步驟，驗(yàn)證了幾次保證是對(duì)的。因?yàn)檎_的安裝 Stable Diffusion Web UI 以及對(duì)應(yīng)的 xFormers 實(shí)在是太麻煩了，官方和網(wǎng)上的步驟都是殘缺和分散的，加上國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)速度不理想，所以需要一些額外步驟，之前研究出來了，結(jié)果沒記，重裝系統(tǒng)之后又安裝不好了，這次成功安裝之后，就寫下本文記錄，這樣一個(gè)小時(shí)絕對(duì)能裝好了（網(wǎng)絡(luò)速度快的話不超過十分鐘）。

為什么需要xFormers

如果你想讓 Stable Diffusion Web UI 生成圖的時(shí)候需要的顯存/內(nèi)存以及時(shí)間少一些，那么需要 xFormers 來實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)。xFormers 是 Meta（也就是 Facebook）開發(fā)的一個(gè)優(yōu)化框架。

比如我使用的 RTX 3060 12GB，開不開 xFormers 的對(duì)比如下：

需要注意，尺寸并不是剛剛好夠，而是我測(cè)試了一下常見分辨率的結(jié)果。因?yàn)樯蓛?nèi)容如果不是常見分辨率，很多時(shí)候生成的圖很奇怪。

	不開 xFormers	開 xFormers
512x512速度	5.1 s	4.5 s
512x512時(shí)使用的顯存	7608MiB	7606MiB
1024x1024速度	18.1 s	14.6 s
1024x1024時(shí)使用的顯存	8866MiB	8094MiB

但是安裝 xFormers 是其中的難點(diǎn)，你可能會(huì)看有人已經(jīng)提到，xFormers 與 Pytorch 和 CUDA 版本需要對(duì)應(yīng)起來。但是此時(shí)你可能依舊有兩個(gè)問題：

1. 對(duì)于如何找到版本對(duì)應(yīng)關(guān)系，很多人給出的答案是找表。
2. 按照一些表里的對(duì)應(yīng)關(guān)系安裝了，但還是有問題。

經(jīng)過我的研究，這根本不是你需要考慮的。本文的安裝步驟也不需要你記住對(duì)應(yīng)的版本。關(guān)于 Python 及其包的解釋除了“安裝詳情”中有展開外，最后的“多說點(diǎn)”部分也會(huì)說一些，感興趣可以看看。

如果你只需要知道步驟，那么可以直接看“安裝步驟總結(jié)”部分。

安裝詳情

下面我從頭安裝演示，其中會(huì)說明哪些步驟可能會(huì)導(dǎo)致的一些問題，所以希望你從頭看，Python 的版本控制是一個(gè)挺復(fù)雜的問題。

首先是把倉庫克隆下來：

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

倉庫如果下不動(dòng)，那么建議你改 GitHub 的 IP 下或者其他方法下，反正這部分必須是個(gè) Git 倉庫。zip 解壓還需要更麻煩的處理，不推薦。

然后進(jìn)入倉庫，直接按照官方教程里的方法開始安裝：

$ cd stable-diffusion-webui/
$ ./webui.sh 

到打印下面這樣的內(nèi)容時(shí)，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)很卡，并且到最后會(huì)報(bào)錯(cuò)：

............
............
Successfully installed pip-25.0.1################################################################
Launching launch.py...Launching launch.py...
################################################################
glibc version is 2.35
Check TCMalloc: libtcmalloc_minimal.so.4
libtcmalloc_minimal.so.4 is linked with libc.so,execute LD_PRELOAD=/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4
Python 3.10.12 (main, Jan 17 2025, 14:35:34) [GCC 11.4.0]
Version: v1.10.1
Commit hash: 82a973c04367123ae98bd9abdf80d9eda9b910e2
Installing torch and torchvision
Looking in indexes: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu121

這時(shí)候直接Crtl+C退出運(yùn)行（為什么這樣后面說）。最后一行的Looking in indexes: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu121是在安裝 Pytorch 的時(shí)候找的庫地址，可以看到第一個(gè)時(shí)清華源的鏡像，第二個(gè)是官方地址。由于清華源的 Pytorch 是 CPU 版本的，所以這時(shí)候會(huì)去官方找，找的時(shí)候又因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)問題，這時(shí)候就開始卡和報(bào)錯(cuò)了。

這時(shí)候先解決一個(gè)國內(nèi)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致的問題：Stable Diffusion Web UI 每次啟動(dòng)的時(shí)候都會(huì)檢查版本，這時(shí)候它必須通過上面兩個(gè)庫看一下版本對(duì)不對(duì)，但是由于網(wǎng)絡(luò)原因必定會(huì)卡。所以先來設(shè)置個(gè)鏡像解決這個(gè)問題。

阿里云的 Pytorch 鏡像支持顯卡版本，這時(shí)先打開倉庫中的webui-user.sh文件，在下面這部分下面添加一句（這里的cu124是因?yàn)槲业?CUDA 版本是 12.4，你按照你的來設(shè)置），并且在參數(shù)部分添加--xformers，啟動(dòng) xFormers（這里我加了個(gè)--listen是因?yàn)槲覍?shí)在其他設(shè)備上訪問了，這樣弄了個(gè)公共鏈接）：

# Commandline arguments for webui.py, for example: export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention"
export COMMANDLINE_ARGS="--listen --xformers"# install command for torch
export TORCH_COMMAND="pip install torch -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu124"

然后再次運(yùn)行安裝命令：

$ ./webui.sh 

你會(huì)發(fā)現(xiàn)這時(shí)候開始正常的安裝流程了，它會(huì)把需要的倉庫和模型下載下來，這需要一段時(shí)間。

倉庫如果下不動(dòng)，那么建議你改 GitHub 的 IP 下，反正它同樣需要是個(gè) Git 倉庫。

模型如果下不動(dòng)，可以想辦法下載后挪到對(duì)應(yīng)的位置（復(fù)制或者鏈接），這個(gè)是可以的。
可以使用HF-Mirror，方法你看看文檔就知道了。

等安裝好了之后，會(huì)啟動(dòng) Stable Diffusion Web UI，這時(shí)候你在網(wǎng)頁生成圖會(huì)出現(xiàn)下面的內(nèi)容：

終端顯示：

....
....raise NotImplementedError(msg)NotImplementedError: No operator found for `memory_efficient_attention_forward` with inputs:query       : shape=(2, 4096, 8, 40) (torch.float16)key         : shape=(2, 4096, 8, 40) (torch.float16)value       : shape=(2, 4096, 8, 40) (torch.float16)attn_bias   : <class 'NoneType'>p           : 0.0`decoderF` is not supported because:xFormers wasn't build with CUDA supportattn_bias type is <class 'NoneType'>operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info`flshattF@0.0.0` is not supported because:xFormers wasn't build with CUDA supportoperator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info`tritonflashattF` is not supported because:xFormers wasn't build with CUDA supportoperator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more infotriton is not availableOnly work on pre-MLIR triton for now`cutlassF` is not supported because:xFormers wasn't build with CUDA supportoperator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more info`smallkF` is not supported because:max(query.shape[-1] != value.shape[-1]) > 32xFormers wasn't build with CUDA supportdtype=torch.float16 (supported: {torch.float32})operator wasn't built - see `python -m xformers.info` for more infounsupported embed per head: 40

這段錯(cuò)誤的意思就是 xFormers 與 CUDA 版本不對(duì)應(yīng)，現(xiàn)在我們來解決這個(gè)問題。

首先使用Crtl+C退出運(yùn)行。這時(shí)候你別用提示的python -m xformers.info命令來檢查，用./venv/bin/python -m xformers.info命令（為什么這樣我稍后說），它的輸出如下：

$ ./venv/bin/python -m xformers.info
WARNING[XFORMERS]: xFormers can't load C++/CUDA extensions. xFormers was built for:PyTorch 2.1.2+cu121 with CUDA 1201 (you have 2.6.0+cu124)Python  3.10.13 (you have 3.10.12)Please reinstall xformers (see https://github.com/facebookresearch/xformers#installing-xformers)Memory-efficient attention, SwiGLU, sparse and more won't be available.Set XFORMERS_MORE_DETAILS=1 for more details
.....
.....

你會(huì)發(fā)現(xiàn)它告訴你了你當(dāng)前的 CUDA、Pytorch 與 xFormers 需要的情況：它需要PyTorch 2.1.2+cu121（Python 的那個(gè)提示不管它），但其實(shí)你也不用記這個(gè)版本號(hào)，這里只是告訴你如何找到它是因?yàn)榘姹境鲥e(cuò)的。

現(xiàn)在不要使用任何命令安裝，這里需要先解釋一下上面的兩個(gè)“稍后”。

眾所周知，Python 每個(gè)小版本的不同就可能導(dǎo)致一些重大改變，所以很多項(xiàng)目使用的 Python 版本是強(qiáng)制指定的，這時(shí)候就有了很多虛擬環(huán)境，比如 Miniconda，但是 Python 自己也有個(gè)虛擬環(huán)境，這里正是用到了這一點(diǎn)。你這時(shí)候查看項(xiàng)目目錄，會(huì)發(fā)現(xiàn)多了一個(gè)venv目錄，上面查看 xFormers 信息的時(shí)候使用的python也是這個(gè)虛擬環(huán)境內(nèi)的。

注意不要直接用這個(gè)目錄下的pip安裝，你會(huì)發(fā)現(xiàn)會(huì)報(bào)錯(cuò)。

現(xiàn)在我們需要進(jìn)入這個(gè)虛擬環(huán)境：

source ./venv/bin/activate

然后在虛擬環(huán)境中（你命令行最前面會(huì)出現(xiàn)一個(gè)(venv)），再使用下面的命令安裝（同樣，你需要根據(jù)你的 CUDA 版本修改鏡像鏈接）：

pip install -U xformers -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu124

你可以看到，你不需要指定 xformers 的版本就可以安裝，因?yàn)檫@里使用的-U是將xformers更新成cu124對(duì)應(yīng)的版本了，前面安裝torch的時(shí)候也是用的這個(gè)版本，不需要你去查找。

此后，不管你是不是在這個(gè)虛擬環(huán)境內(nèi)，會(huì)發(fā)現(xiàn)它都使用的都是正確的 xFormers，也就是可以正常運(yùn)行。

如果你想了解如何使用 Stable Diffusion Web UI，可以看我的這篇博客：文本生圖的提示詞prompt和參數(shù)如何設(shè)置（基于Animagine XL V3.1）

安裝步驟總結(jié)

第一步，克隆倉庫：

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

第二步，先讓他生成虛擬環(huán)境，然后卡住的時(shí)候使用Crtl+C退出運(yùn)行：

./webui.sh

第三步，在webui-user.sh修改參數(shù)和鏡像：

# Commandline arguments for webui.py, for example: export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention"
export COMMANDLINE_ARGS="--listen --xformers"# install command for torch
export TORCH_COMMAND="pip install torch -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu124"

第四步，再次運(yùn)行，安裝需要的倉庫和包：

./webui.sh 

第五步，進(jìn)入虛擬環(huán)境：

source ./venv/bin/activate

第六步，在虛擬環(huán)境中安裝正確版本的 xFormers：

pip install -U xformers -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu124

第六步，運(yùn)行檢查：

./webui.sh 

多說點(diǎn)

這里多說點(diǎn)，你的設(shè)備上大概率存在多個(gè)版本的 Python 以及 PIP。在這種多版本的情況下，你需要知道你在用哪個(gè)，要用哪個(gè)，誰管誰。

第一，你要確定是否有虛擬環(huán)境。這點(diǎn)你可以看命令行前面的內(nèi)容就知道了，比如 conda 的(base)以及本文的(venv)。

第二，你要確定當(dāng)前默認(rèn) Python 版本是哪個(gè)。這點(diǎn)你可以使用Python --version查看。

第三，你的默認(rèn) PIP 和 Python 不一定是一對(duì)的，這就導(dǎo)致你使用pip安裝的包在python中無法使用（pip就是默認(rèn)的 PIP，python是默認(rèn)的 Python）。這個(gè)使用，需要你使用下面的樣式安裝：

python -m pip install <包>

這時(shí)候安裝的包就在默認(rèn)的python中。同樣的道理，你可以把python改成某個(gè) Python 版本的路徑。

第四，善用 PIP 的-U選項(xiàng)。雖然-U選項(xiàng)是更新的意思，但是由于它是查找某些包管理庫來看最新版本的，所以它也可以“回退”，就像本文使用的那樣。此外，你在強(qiáng)制版本的使用，也可以使用這個(gè)選項(xiàng)，否則由于強(qiáng)制版本小于當(dāng)前版本，導(dǎo)致沒有任何操作。

希望能幫到有需要的人～