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NVIDIA（英伟达）显卡请看以下文章
stable-diffusion-webui手动安装详细步骤（NVIDIA显卡）
环境
OS：Windows10
显卡类型：AMD显卡
Python版本：3.10.6（必须为该版本）
Git：必须
下载webui
AMD显卡版本的webui
使用git克隆到指定目录
git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml.git
安装webui
Github代理配置（访问Github无压力可跳过此步骤）
由于安装过程中很多依赖包都是从github下载的，如果无法顺利连接github的话，可以加个代理：
进入webui根目录下，编辑
launch.py
，全局搜索
https://github.com
，然后在前面加上
https://ghproxy.com/
前缀，即最终变成了
https://ghproxy.com/https://github.com
，记得保存！
运行脚本参数配置
接下来，如果你的显卡空间足够的话就可以直接双击
webui-user.bat
运行了，否则编辑
webui-user.bat
，在参数
set COMMANDLINE_ARGS=
中填入参数
--medvram
，即最终为
set COMMANDLINE_ARGS= --medvram
，如果你的显存真的比较小，可以将
--medvram
换成
--lowvram
，牺牲大量的时间来换取空间。
安装依赖（一）
接着可以双击
webui-user.bat
运行了，此时从打印日志中可以看到，首先会将系统已经安装的Python环境复制一份到webui的根目录下的
\venv
文件夹中，作为webui运行时的虚拟环境。
紧接着可以看到会从github上下载一些依赖，持续过程取决于网速快慢。然后不出意外的话，等到下载完成后会报一个错误，缺少
k-diffusion
之类的依赖，此时可以看到在webui的根目录下生成了一个
repositories
文件夹，该文件夹中的内容都是在安装过程中从github上拉取的，但是有两个文件夹下可以看到并没有任何内容，分别是
k-diffusion
文件夹和
stable-diffusion-stability-ai
文件夹，此时我们可以手动从github上拉取相应的文件然后放到这两个文件夹中即可：
拉取
k-diffusion
文件夹下所需的内容：
git clone https://github.com/lshqqytiger/k-diffusion-directml.git
将拉取的文件夹（不包括根文件夹）下的所有内容复制到
repositories\k-diffusion
文件夹下；
拉取
stable-diffusion-stability-ai
文件夹下所需的内容：
git clone https://github.com/lshqqytiger/stablediffusion-directml.git
将拉取的文件夹（不包括根文件夹）下的所有内容复制到
repositories\stable-diffusion-stability-ai
文件夹下；
安装依赖（二）
AMD版本的webui，开源说明中并没有指定要安装webui根目录下
requirements.txt
文件中的依赖，但是最好还是安装一下，以免运行过程中出现一些莫名其妙的错误。安装方式：打开CMD，进入webui刚才生成的python虚拟环境，目录为
stable-diffusion-webui-directml\venv\Scripts
，然后执行以下命令：
.\python.exe -m pip install -r ..\..\requirements.txt
等待依赖安装完成。
走你
此时再次双击运行
webui-user.bat
，不出意外的话可以很快可以看到安装的最后流程：会下载一个3.97GB大小的
v1-5-pruned-emaonly.safetensors
模型，该模型是一个V1.5版本的基础模型。
等待模型下载完成后，如果日志中出现
127.0.0.1:7860
的字样就代表安装成功了，此时可以在浏览器中输入该地址就可以看到webui的界面了！Just Enjoy It！
题外话
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