【原创】都2024年了，AMD还吃得上Stable diffusion吗？记AMD RX580（8G）丐中丐显卡的SD之路

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本文旨在让你的AMD显卡用上SD，但是也仅此而已，如果你希望将其当做生产力工具，请出门右转打开狗东，下单显存至少高于8G的N系显卡

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结合秋叶最新的4.9我说说我的SD之路

先说说我的配置，我的电脑是AMD Ryzen7 3700X，内存32G，显卡是AMD的580 2048SP（8G）

其实这个机器买来不是为了搞Ai的，而且看配置也能看出来，这机器配的事实上也有一段时间了。

为了不再增加过多的投入，能玩玩SD，于是我就按照教程一步步的做，说一下我的流程

首先是系统

优先推荐Win11

其次为Win10 22H2 19045

如果你没有，我推荐你在这里下载：https://www.winos.me/archives/2041.html

驱动下载

驱动要安装两个

1. 是AMD官方的驱动：https://www.amd.com/zh-cn/support/download/drivers.html
2. 是AMD HIP SDK：https://www.amd.com/zh-cn/developer/resources/rocm-hub/hip-sdk.html
   请下载5.7.1版Windows 10 & 11的下载地址

驱动安装

在安装驱动时，官方驱动在安装时，请务必选择推荐项Adrenalin

然后，HIP的SDK就无需多说了，直接下载上面的推荐项

配置Stable Diffusion的运行环境

然后我们需要配置Stable Diffusion的运行环境

安装C++

先安装C++：从 https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe 获取最新版本的

下载ZLUDA-windows-rocm6-amd64

下载地址：https://github.com/lshqqytiger/ZLUDA/releases/

下载后解压缩，如果无法下载请看这里

ZLUDA-windows-rocm6-amd64.zip 蓝奏云下载

我自己用的就是这个，如果不行就换别的

解压缩后，放在任意文件夹下（我放在了SD目录，也可以放在C盘，无所谓啦~）

配置Windwos Path

打开我的电脑——属性——高级系统设置——环境变量

往下拉找到Path

双击打开

然后选择新建

将刚才下载的zluda的放置目录，填入

我的是（你替换成你自己的）

E:\Stable Diffusion\ZLUDA-windows-rocm6-amd64\zluda

然后，再填入你刚刚已经装好的AMD HIP SDK驱动的路径

在这里

C:\Program Files\AMD\ROCm\5.7\bin

安装Git

Git下载：https://git-scm.com/

下载后全默认，一路下一步即可完成

安装python

有人说，AMD的U最好安装python-3.10.6-amd64这个版本，那就来呗

在这里下载https://www.python.org/downloads/release/python-3106/

安装时，请务必注意，安装界面第一页的添加Path这一步一定要勾选

安装Microsoft .NET Framework 6.0.11

这个不用多说了吧，没这个没法启动秋叶大神的绘世

下载地址：https://microsoft-net-framework.updatestar.com/

A启动器配置项

然后我们打开A绘世启动器.exe

首先我们要进入设置——配置模式——专家

然后我们进入版本管理

选择切换分支，我们选择AMDGPU主线（此时切换时间根据网络不同，时间也不一样，如果无法切换就需要科学上网）

切换好分支后，将启动器关闭，然后再打开。

再次回到版本管理

先点击上面的刷新列表——然后点击一键更新

我是直接切换到了9月25号版本的开发版了，也可以选择稳定版，这个看你自己的需求吧

然后，我们进入高级选项

至此，高级选项这里就配置好了。

安装PyTorch

然后我们进入环境维护

选择我红框中的版本安装即可

安装好以后，我们就可以启动了

注意，如果期间跳出Getting error while importing DiffusionPipeline from Diffusers或者类似的错误

用Win+X打开Powershell（不需要管理员）

运行

pip install --upgrade diffusers[torch]

以及

pip install pyopenssl --upgrade

问题出处：https://github.com/huggingface/diffusers/issues/7681

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请注意，首次启动和首次生成图片非常缓慢，大约20分钟

但后面就快了