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Stable Diffusion WebUI Forge をWSL2で使ってみた

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高速なWebUIということで話題になっている、Stable Diffusin WebUI ForgeをWSL2のUbuntuにさくっとインストールして使ってみた。

webui_forge_cu121_torch21.7z は、PythonやGitのインストール等が必要無い反面、Extensionが上手く動かないなど制限事項が多いようなので、普通にGitのクローンから起動させることにした。

WSLにCUDA Toolkitのインストールは不要。WindowsにnvidiaのGPUドライバーが入っていれば動作する。

ここからは、デフォルトのUbuntuのコンソールを開いて、そこから作業する。

sudo apt update
sudo apt install -y python3.10-venv
sudo apt install -y libgoogle-perftools-dev libgl1-mesa-glx bc

venvを使っているので、上記のようにvenvをインストールが必要。

また、libGL.so.1が入っていないのと、ついでにgoogleのTCMallocをインストールしておく。

bcはあってもなくても問題ないようだが、起動スクリプトでエラーが出ているので、これも入れておく。

あと、デフォルトでは、WSLにはpython3 としてPythonがインストールされているので、pythonにエイリアスしておく。

alias python=python3
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git
cd stable-diffusion-webui-forge
./webui.sh

とすると、pythonの環境設定と、モデルファイルのダウンロードなどが開始され、Webサーバーが起動する。
venvで仮想環境が作られるので、Pythonの環境が汚染されることは無い。

Windowsでは、自動的にWebブラウザが起動して使い始めることができますが、WSL2でXやChrome等がインストールされていない環境では何も起こらないので、自分でブラウザを起動して、コンソールに表示されたURLにアクセスします。http://localhost:7860 でいいと思います。

アクセスするURLは、こんな感じでコンソールに表示されるので、コピペすればよいです。

7行目です。

VAE dtype: torch.bfloat16
CUDA Stream Activated:  False
Using pytorch cross attention
ControlNet preprocessor location: /home/okuno/stable-diffusion-webui-forge/models/ControlNetPreprocessor
Loading weights [1a17bcd93d] from /home/okuno/stable-diffusion-webui-forge/models/Stable-diffusion/beautifulRealistic_v7.safetensors
2024-03-08 16:27:36,229 - ControlNet - INFO - ControlNet UI callback registered.
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

あとはGUIから必要なパラメーターを入れて、画像生成を楽しめます。

備忘録

起動時に以下のメッセージが出た。

Hint: your device supports --pin-shared-memory for potential speed improvements.
Hint: your device supports --cuda-malloc for potential speed improvements.
Hint: your device supports --cuda-stream for potential speed improvements.

レコメンドとして、-–pin-shared-memory -–cuda-malloc -–cuda-stream があったので、追加

export COMMANDLINE_ARGS="--pin-shared-memory --cuda-malloc --cuda-stream"
./webui.sh

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