AMD显卡也可以满血跑SD，但是Ubuntu

先说实际感受：

在Ubuntu下面跑stable diffusion，A卡确实是满血，512*512的图片，迭代30次，一般的设置也就不到一分钟可以出4张图，终于不用羡慕那些有N卡来炼丹的小伙伴了

再来说环境：

硬件上，我的基本配置如下：5600X，DDR4 32G@3600，红魔RX6750XT 12G。

软件是安装的Ubuntu 22.04.03LTS，必要时需要准备魔法梯子

因为在Windows下通过DirectML跑SD的A卡性能损耗巨大，而在Linux下面，通过ROCm，A卡可以满血跑SD，所以要配置Linux环境。

请看GPU占用率

所以想用A卡玩SD，第一步你得安装双系统，具体的可以参考这一篇文章：Windows11安装Ubuntu22.04双系统教程 里面讲得很清楚了，有兴趣的小伙伴可以对照着一步步来。我是直接留了280G空间安装Ubuntu，以及存放各种模型包。

Linux环境部署

Linux安装好之后的环境，我是参考知乎作者@MarKA的文章AMD显卡满血Stable Diffusion无脑部署笔记 对于我这种入门级别水平的来说，这篇文章已经是很详细并且很容易依葫芦画瓢了大家可以参考文章来照做就行，我在这里根据自己的部署感受，给大家提供一些参考建议踩坑体验

0、Linux的源选择到下载速度最快的地方，方便后面各种软件的部署安装。

1、务必关闭主板的安全启动功能，这个根据各家主板的设置有所不同，自行百度即可。

2、我的6750XT安装的是ROCm5.7.1，跑SD是一点问题都没有，硬件跟我差不多或者更好的都可以考虑选择安装5.7版本的ROCm

3、安装miniconda的时候，记得一路yes，也就是这个步骤

我就是安装的过程中看了下说明，有个步骤选了否，结果不成功。

不过即使你没有都选yes也没问题不大。可以重新安装，我记得就是在安装的命令后面加 -u就好了

4、transforms.functional_tensor模块报错的修复。这一块我也卡住了，最后记得检查一下你实际安装时python的版本号是3.10还是3.11，然后对应的修改命令中的版本号就行。

5、在启动WebUI不成功的时候，如果提示文件下载不成功，就开梯子试一下，如果还不行，就去下载下面这几个文件，放在对应的文件夹，就可以正常启动。

https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main 下载文件为： 1、config.json 2、flax_model.msgpack 3、merges.txt 4、preprocessor_config.json 5、pytorch_model.bin 6、special_tokens_map.json 7、tokenizer.json 8、tokenizer_config.json 9、vocab.json 对应的文件夹地址是webui目录下的openai/clip-vit-large-patch14

反正大家记住只要有安装部署不成功的时候，就试试开开梯子，一般试个两三次就OK了。我花了4个小时左右就弄好了。

WebUI安装好之后，可以参照这里进行界面汉化：Stable Diffusion Web UI简体中文扩展

然后这个网站有很多很多的模型包供你选择：https://civitai.com

模型包下载后放在这个目录下面再去webui刷新一下就可以了

嗯，整个流程大概就是这样子，接下来你就可以愉快的出图了

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