环境准备

brew

首先需要安装有brew环境，这个基本上用mac的都会有吧，没有的话参考百度，装完后建议配置国内镜像源。

anaconda

建议使用anaconda来管理python环境，防止依赖冲突，安装也很简单。

环境基础安装

终端执行如下命令，这里和官方的命令有所区别，没有安装python，因为准备通过anaconda来安装了。

1	brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget

安装python环境，这里SD可以替换成任意你想的名字，详见conda用法。等这个命令进度条执行完，就有了一个叫SD的，基于python 3.10的环境了。

1	conda create -n SD python=3.10

切换到SD环境，并检查python版本，每次关闭终端后重新打开，都必须执行conda activate命令，或者设置为默认环境。

1 2	conda activate SD python --version

SD安装

下载源码

进入你想要安装stable-diffusion的目录，例如Documents文件夹，下载stable-diffusion-web源码

1 2	cd ~/Documents git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

下载模型

提供几个模型下载地址：
Stable Diffusion Models (rentry.org)
Hugging Face – The AI community building the future.
刚开始不知道用哪个，先用使用人数最多的sd-v1-4.ckpt，下载完成后移动sd-v1-4.ckpt文件到模型文件里，例如：~/Documents/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

安装python 依赖

官方的教程里没有这一步，因为在执行./webui.sh的时候，会自动创建虚拟python环境，并安装依赖，但是会很慢，会卡住，所有这里我们用conda环境先安装这些依赖，后面直接用这个环境。

# 再确认一下环境没错
conda activate SD
python --version

# 进入项目路径
cd stable-diffusion-webui

# 安装pip清华源，可不做
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装依赖
pip3 install -r requirements_versions.txt

这里执行pip3 install的时候，可能会出现网络问题，因此建议使用清华源来进行安装，就算用了清华源，也有可能出现安装过程卡住的问题，这时候建议一个一个安装，查看一下requirements_versions.txt文件，然后诸如pip3 install gfpgan==1.3.8，依次安装包。

调整一下venv

先执行./webui.sh，这时候会发现，脚本又开始安装torch，等等刚才安装过的python包，这是因为这个脚本会使用venv创建虚拟的pyhon环境，当然我们不需要这个了，直接ctrl+c停止，但是脚本就这么写的，修改脚本很麻烦，我们的目标是让venv环境直接使用系统的环境，不要再安装site-package，因此通过修改venv配置来实现（这里也许有其他更好的办法）。

修改venv目录里pyvenv.cf文件，设置include-system-site-packages = true

启动web ui

1	./webui.sh

第一次启动，还会下载一些项目和文件，这部分没碰上太大问题，可能需要翻墙。然后直到看到Running on local URL: http://127.0.0.1:7860，就大功告成了。