stable-diffusion-webui 加载模型文件

ops/2025/3/6 7:50:16/

背景

stable-diffusion-webui 安装完毕后,默认的模型生成的效果图并不理想,可以根据具体需求加载指定的模型文件。国内 modelscope 下载速度较快,以该站为例进行介绍
在这里插入图片描述

操作步骤

  1. 找到指定的模型文件
    在 https://modelscope.cn/models 中查找文本生成图片标签的模型,根据自己喜好点进模型详情页,初次使用,我们可以挑选一些模型文件较小的文件用于测试
    在这里插入图片描述
  2. 找到模型文件的下载地址
    找到模型文件列表中的.safetensors文件,例如:flux1-dev.safetensors,右键单击下载按钮,复制链接地址。
  3. 下载该模型文件
    进入服务器路径/stable-diffusion-webui-docker/data/models/Stable-diffusion下,wget https://modelscope.cn/models/black-forest-labs/FLUX.1-dev/resolve/master/flux1-dev.safetensors 即可
  4. 重启 stable-diffusion-webui
    在左上角的模型下拉列表框中选中切换即可

下载 Lora 模型

modelscope 上模型标签有 LoRA 的都是支持 Lora 的模型,进入模型详情页,通过上一节的方法找到 Lora 模型的下载链接,进入服务器路径/stable-diffusion-webui-docker/data/models/Lora下,wget 下载即可。webui页面上,单击 Lora 页签,单击刷新
在这里插入图片描述
使用时,单击模型即可
在这里插入图片描述

运行时报错

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices

auto-1  |       File "/stable-diffusion-webui/modules/sd_hijack.py", line 348, in forward
auto-1  |         inputs_embeds = self.wrapped(input_ids)
auto-1  |       File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1532, in _wrapped_call_impl
auto-1  |         return self._call_impl(*args, **kwargs)
auto-1  |       File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1541, in _call_impl
auto-1  |         return forward_call(*args, **kwargs)
auto-1  |       File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/sparse.py", line 163, in forward
auto-1  |         return F.embedding(
auto-1  |       File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2264, in embedding
auto-1  |         return torch.embedding(weight, input, padding_idx, scale_grad_by_freq, sparse)
auto-1  |     RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument index in method wrapper_CUDA__index_select)

参考 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/16263 解决,我的解决方案是修改 /stable-diffusion-webui-docker/docker-compose.yml,指定 --device-id=0,如下:

services:download:build: ./services/download/profiles: ["download"]volumes:- *v1auto: &automatic<<: *base_serviceprofiles: ["auto"]build: ./services/AUTOMATIC1111image: sd-auto:78environment:- CLI_ARGS=--allow-code --medvram --xformers --enable-insecure-extension-access --api --device-id 0

safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: MetadataIncompleteBuffer

auto-1  |   warnings.warn(
auto-1  | creating model quickly: SafetensorError
auto-1  | Traceback (most recent call last):
auto-1  |   File "/opt/conda/lib/python3.10/threading.py", line 973, in _bootstrap
auto-1  |     self._bootstrap_inner()
auto-1  |   File "/opt/conda/lib/python3.10/threading.py", line 1016, in _bootstrap_inner
auto-1  |     self.run()
auto-1  |   File "/opt/conda/lib/python3.10/threading.py", line 953, in run
auto-1  |     self._target(*self._args, **self._kwargs)
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/modules/initialize.py", line 149, in load_model
auto-1  |     shared.sd_model  # noqa: B018
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/modules/shared_items.py", line 175, in sd_model
auto-1  |     return modules.sd_models.model_data.get_sd_model()
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/modules/sd_models.py", line 620, in get_sd_model
auto-1  |     load_model()
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/modules/sd_models.py", line 723, in load_model
auto-1  |     sd_model = instantiate_from_config(sd_config.model)
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/util.py", line 89, in instantiate_from_config
auto-1  |     return get_obj_from_str(config["target"])(**config.get("params", dict()))
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py", line 563, in __init__
auto-1  |     self.instantiate_cond_stage(cond_stage_config)
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/models/diffusion/ddpm.py", line 630, in instantiate_cond_stage
auto-1  |     model = instantiate_from_config(config)
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/util.py", line 89, in instantiate_from_config
auto-1  |     return get_obj_from_str(config["target"])(**config.get("params", dict()))
auto-1  |   File "/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py", line 104, in __init__
auto-1  |     self.transformer = CLIPTextModel.from_pretrained(version)
auto-1  |   File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 2604, in from_pretrained
auto-1  |     state_dict = load_state_dict(resolved_archive_file)
auto-1  |   File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 450, in load_state_dict
auto-1  |     with safe_open(checkpoint_file, framework="pt") as f:
auto-1  | safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: MetadataIncompleteBuffer

参考
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/14267
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/issues/15568
大概有两种原因,要么是 safetensors 模型文件损坏,要么是文件 SHA 值校验不正确,有个暴力优化的办法是,直接删除 /stable-diffusion-webui-docker/data/.cache 隐藏目录,然后重启


http://www.ppmy.cn/ops/163536.html

相关文章

Pytorch 第八回:卷积神经网络——GoogleNet模型

Pytorch 第八回&#xff1a;卷积神经网络——GoogleNet模型 本次开启深度学习第八回&#xff0c;基于Pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型。对于卷积神经网络&#xff0c;咱们讲过了AlexNe模型和VGG模型。本回再分享一个新的模型&#xff0c;叫做GoogleNet模型。这个模型的突出…

TCP-UDP-WebSocket-组播-单播

1. TCP 通信 TCP&#xff08;Transmission Control Protocol&#xff09;&#xff1a; 特点&#xff1a; 面向连接&#xff0c;可靠传输。 保证数据顺序和完整性。 适用于需要可靠传输的场景&#xff08;如文件传输、网页浏览&#xff09;。 C 语言案例&#xff1a; 服务器端…

全局异常处理器为什么不能处理过滤器异常,有那些解决方案

一、全局异常处理器无法处理过滤器异常的原因 1. 请求生命周期的不同阶段 过滤器&#xff08;Filter&#xff09;&#xff1a;过滤器是Servlet规范的一部分&#xff0c;它在请求进入Servlet容器时首先被执行。过滤器可以修改请求或响应&#xff0c;甚至可以完全终止请求处理过…

C语言中的野指针如何避免

野指针&#xff08;Dangling Pointer&#xff09;是指指向无效内存地址的指针&#xff0c;使用野指针会导致程序出现未定义行为&#xff0c;如程序崩溃、数据损坏等。以下为你详细介绍几种常见的野指针情况&#xff1a; 未初始化的指针 当你声明一个指针变量&#xff0c;但没有…

华为hcie证书有什么作用?

新盟教育 专注华为认证培训十余年 为你提供认证一线资讯&#xff01; 在当今数字化飞速发展的时代&#xff0c;ICT行业对专业人才的需求日益增长。华为HCIE证书作为华为认证体系中的最高级别认证&#xff0c;无疑是众多IT从业者追求的目标。那么&#xff0c;华为HCIE证书到底有…

探秘大尺寸 PCB 打样:猎板 PCB 解锁高精度制造密码

在当今电子产品的研发与生产领域&#xff0c;大尺寸PCB&#xff08;通常指尺寸超过600mm600mm的电路板&#xff09;凭借其强大的功能集成能力和广泛的特殊应用场景&#xff0c;逐渐成为行业关注的焦点。然而&#xff0c;其复杂的特性也对生产工艺提出了极为严苛的要求。猎板PCB…

Beyond Compare for mac v5.0.6.30713 文件对比利器 支持M、Intel芯片

Mac毒搜集到的Beyond Compare是一套超级的文件及文件夹(目录)的比较工具&#xff0c;不仅可以快速比较出两个目录的不同&#xff0c;还可以比较每个文件的内容&#xff0c;而且可以任意显示比较结果。 应用介绍 程序内建了文件浏览器&#xff0c;方便您对文件、文件夹、压缩包…

山东大学计算机科学与技术学院软件工程实验日志

--- Author: "Inori_333" Date: 2025-03-04 --- 实验一 团队建立、阅读开源软件 1.队伍创建与分工 队伍最终确定由5人组成&#xff0c;小组成员之间进行了高效的沟通&#xff0c;并确定了各自的负责的部分内容。 2.代码复现与分析 写在前面&#xff1a;由于“…