Instalación de AUTOMATIC 1111

Si les complica descargar e instalar, hay una versión online de Automatic 1111 que pueden probar:
https://huggingface.co/spaces/camenduru/webui

Seguir paso a paso esto: (https://www.youtube.com/watch?v=ZZPxZXMYIDw)

me ayudo a finalmente lograr instalar automatic1111 en un computador que no tiene una tarjeta gráfica Nvidia ni AMD yo tengo una tarjeta Intel integrada y lo logré…

(ASEGÚRENSE DE INSTALAR las versiones exactas! que aparecen en el video)

1. python3.10.6 (https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/python-3.10.6-amd64.exe)

2. Git 3.37.3 (https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.37.3.windows.1/Git-2.37.3-64-bit.exe)

3. el archivo sd-v1-4.ckpt (https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt)

Si les da el error de COMMANDLINE_ARGS tienen que hacer esto https://youtu.be/wIWyFbUi1Xk?t=110

(asegúrense de no tener instalado varias versiones de Python)

… si es así… entrenen en windows ->buscar->agregar quitar programas. Desinstalen todo lo que diga Python… luego usen CCLEANER limpien el registro y reinicien el computador… después reinstalen la versión correcta de python.

Si todo lo anterior fracasa hagan esto:
https://www.youtube.com/watch?v=rgKBjRLvjLs

por favor dale me gusta/marca en el corazón… para que más estudiantes vean la respuesta. Mucha suerte

Fataria que se indicara en el inicio de esta clase los requerimientos minimos para poder trabajar con esta parte ya que no es poco lo que se necesita a nivel de maquina y memoria VRAM

si no tienen un gran gpu les paso el google colaborando https://colab.research.google.com/github/TheLastBen/fast-stable-diffusion/blob/main/fast_stable_diffusion_AUTOMATIC1111.ipynb

Aquí un breve resumen de la instalación:

1. Instalar el programa git
2. En GIT ejecutar el siguiente comando para que se creen las carpetas: models/Stable-diffusion
   git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3. En Stable-diffusion guardar los siguientes archivos:
   • 768-v-ema.ckpt
   • 768-v-ema .yaml (El archivo lo encuentras en la siguiente dirección: https://github.com/Stability-AI/stablediffusion/blob/main/configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml
   Lo copias como texto y luego lo guardas como formato .yaml
4. En GIT, vas a la dirección de la carpeta generada con el nombre: stable-diffusion-webui , y ejecutas el siguiente comando:
   cd stable-diffusion-webui
5. En esa dirección poner lo siguiente: webui-user.bat

Manera más fácil de instalar: utiliza conda, sobre todo si usas Mac. En lugar de instalar con brew, es más fácil crear un environment de conda con todos los requirements

conda create --name stable_diffusion cmake protobuf rust python=3.10 git wget

Luego sólo hay que hacer

cd ~/stable-diffusion-webui;./webui.sh --no-half

¡Espero les sirva!

sin aportes

Por si tienen problemas con la instalación en windows:
https://stable-diffusion-art.com/install-windows/

Para MAC literal segui el tutorial del repo y todo en orden

¡Hola a todos!
Comparto la solución que me ayudó a resolver el siguiente error (estoy utilizando una macOS Ventura 13.2.1.):

RuntimeError: "LayerNormKernelImpl" not implemented for 'Half'

Cuando se encuentren en el paso 5. Ejecutar AUTOMATIC 1111, el comando que ejecuté es el siguiente:

./webui.sh --skip-torch-cuda-test --precision full --no-half

Como se muestra acontinuación

Y ¡LISTO!

No funcionó la instalación. Después de muchos problemas, instalación manual de librerías, al final sale:
Found GPU0 NVIDIA GeForce GT 710 which is of cuda capability 3.5.
PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.
The minimum cuda capability supported by this library is 3.7.
…
torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory

Por si llegan a tener el error:

RuntimeError: Cannot add middleware after an application has started

La solución es actualizar fast api

Linux

/usr/local/bin/python -m pip install --upgrade fastapi==0.90.1

Windows

.\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade fastapi==0.90.1

Colab

!pip install --upgrade fastapi==0.90.1

Si no tienes GPU
puedes agregar la opción --skip-torch-cuda-test al final del comando ./webui.sh de la siguiente manera:

./webui.sh --skip-torch-cuda-test

Esto debería evitar que se ejecute el test de CUDA de PyTorch y permitir que el script se ejecute sin errores.

Yo no he logrado salir de este error con distintas versiones de Python ni evitando el check de GForce… Ahora, yo tengo una Lenovo Z410…

venv "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\Python.exe"
Python 3.10.6 (tags/v3.10.6:9c7b4bd, Aug  1 2022, 21:53:49) [MSC v.1932 64 bit (AMD64)]
Commit hash: <none>
Installing torch and torchvision
Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://download.pytorch.org/whl/cu117
Collecting torch==1.13.1+cu117
  Downloading https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-1.13.1%2Bcu117-cp310-cp310-win_amd64.whl (2255.4 MB)
     ━╸━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.1/2.3 GB 34.0 kB/s eta 17:35:22
ERROR: Exception:
Traceback (most recent call last):
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 437, in _error_catcher
    yield
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 560, in read
    data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b""
.
.
.
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 442, in _error_catcher
    raise ReadTimeoutError(self._pool, None, "Read timed out.")
pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='download.pytorch.org', port=443): Read timed out.

[notice] A new release of pip available: 22.3.1 -> 23.0.1
[notice] To update, run: F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
Traceback (most recent call last):
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\launch.py", line 360, in <module>
    prepare_environment()
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\launch.py", line 269, in prepare_environment
    run(f'"{python}" -m {torch_command}', "Installing torch and torchvision", "Couldn't install torch", live=True)
  File "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\launch.py", line 89, in run
    raise RuntimeError(f"""{errdesc or 'Error running command'}.
RuntimeError: Couldn't install torch.
Command: "F:\Almacenamiento\Desarrollo\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe" -m pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
Error code: 2
Presione una tecla para continuar . . .

Aporte 12/11/23

Me vi como 1000 tutos para hacer que el 1111 jalara, primero es imporante la version de python, deben tener 3.10.6 afuerza, luego se descargan el repo y YA, no hace modificar nada de lo que hace el instructor en el video, me pasaba que seguia su forma y se bugueaba el IDE, no me generaba ninguna imagen solo manchones de diferentes colores, pero solo se descargan el repo, corren con la version q les dije de python y whala, jala chido

Para los usuarios de Mac, les dejo la Guia oficial 🫡

Recoemdaciones:
Primero instalen Python 3.10

Si les complica entender, en el siguiente link pueden encontrar una información más detallada a seguir los pasos. Además de info adicional como lo es la ejecución en google colab
https://stable-diffusion-art.com/install-windows/

Vaya sorpresa… no me funcionó:
Stable diffusion model failed to load

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

• Automatic 1111 es una interfaz gráfica

• Es muy fácil descargar esto de Github

no hay un archivo yaml bajo el mismo nombre

Increible a lo que estamos llegando, me encanta, solo falta tener muchas graficas para correrlo

Genia!! Listo! Ya has instalado AUTOMATIC 1111. siguiendo todos los paso del tutorial!!!

Les recomiendo borrar la carpeta vemv si les lanza un error al no encontrar python en el sistema

En caso que alguien no tenga GPU NVidia hay que agregar “–skip-torch-cuda-test --precision full --no-half” en COMMANDLINE_ARGS del archivo launch py

Hola otra vez, si después de instalar AUTOMATIC1111 ven que no pueden generar imágenes y les sale el error “LayerNormKernelImpl” not implemented for ‘Half’ deben ir a la carpeta de models y en el archivo que se llama webui-user.bat le dan Clic derecho “editar” eso les va a abrir el bloc de notas… ahí van a ver que en la penúltima linea dice “COMMANDLINE_ARGS=” lo reemplazan por.

• COMMANDLINE_ARGS=–precision full --no-half --skip-torch-cuda-test

le dan guardar y cierran el bloc de notas… después vuelven a hacer doble clic sobre el archivo webui-user.bat y ya les debe poder funcionar el programa… por default me demoró 8 minutos en generar cada imagen.

Por si presentan algún error para quienes están en este paso,

Les cuento que tuve problemas para que me funcionará incialmente con las versiones de Python python-3.11.2, y python-3.10.6, mi equipo es un AMD, asi que instale python-3.9.10-amd64 (link aquí ) y me funcionó sin problema.

Adicional copie el archivo 768-v-ema.ckpt a la carpeta de model de Stable Diffusion (stable-diffusion-webui-master\stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion), y me funciono sin ningún problema.

Ejecute el archivo webui.bat y espere que terminará la ejecución al cual es algo demorada, pero al final se logro.!

Stablediffusion.png

Me instalé una versión de Python a mi Mac, pero después de eso no se como introducir el comando, ¿alguien me pudiera ayudar a explicarme mejor el paso a paso de como hacerlo en un sistema Mac?