環境

前提

nvidia製のGPUを使います。AMD製の物はROMcを使うかと思います。

以下のサイトを参考にAnacondaで環境を作る。インストールするpythonのバージョンに気をつけ、パッケージはインストールしない。このサイト上のAUTOMATIC1111版web UIのインストールのリポジトリからダウンロードまでを完了する。

cudaツールキットから手順に従ってcudaをインストール。

nvidia-smi

でcudaのバージョンなどが確認できます。
↑こんな感じ

pytorchを自分のcudaのバージョンに合うようにインストール。(必要ないかもしれない。要検討)

作成したanacondaの環境下(git cloneで作られたディレクトリ上)でターミナルを開き、

conda activate hoghoge(作成した環境名)
pip insatll -r requirements

を実行。パッケージをインストールする。

./webui.sh

を実行すると、torch==2.0.1をインストールしようとし(すでに入っているのに)、137エラーでクラッシュ。
色々試した結果、

python3 launch.py

で動くことが分かった。

stable-diffusionは起動するがメモリ不足でフリーズするため、

python3 launch.py --precision full --no-half --lowvram --opt-split-attention

で起動するも、重いので、以下のサイトを参考にスワップメモリを増やした。

スワップメモリを増やすと画像生成ができた。

生成された画像がこちら(prompt = cat on a chair(他はデフォルトまま))

多くのメモリが必要だということが分かったので、メモリを増設しようと思う。

古いwindowsPCでstable-diffusionを動かす方法が一通り載っています。

linuxのコマンドなど参考になるかもしれません

137エラーに関して

サーバーにスワップ領域を設定しようとすると、『fallocate failed: Text file busy』とエラーになる。

2023/05/26 追記 2023/06/18編集

RuntimeError: CUDA out of memory.と出ていた時の対処法。
画像生成後にVRAMのリサイクルが上手くいってなかったようなので、.zshrcに以下を付記した。
~~バージョンアップデートしたら書き換えられて消えるかもしれないのでそこは注意。~~

export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="garbage_collection_threshold:0.6,max_split_size_mb:128"

結果:問題なく動くようになりました。

参考にしたサイト

非力なパソコンですが、時間を掛ければそれなりにいい画像も作れます。

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