SD Forge在Win上配置起來相對簡單且教程豐富，而在Linux平臺的配置則稍有門檻且教程較少。本文提供一個基于Ubuntu24.04發行版（對其他Linux以及SD分支亦有參考價值）的Stable Diffusion ForgeUI安裝配置教程，希望有所幫助
本教程以NVIDIA顯卡為例介紹安裝方法，AMD顯卡沒嘗試過，或許也有用。
先決條件
安裝NVIDIA顯卡驅動
命令終端運行
nvidia-smi若顯示以下畫面，代表已安裝顯卡驅動，可跳過本步驟
若未安裝，在應用欄找到軟件和更新—附加驅動，安裝專有驅動，重啟電腦。若無版本依賴，建議與本教程一致（575版本）
安裝CUDA 驅動和 cuDNN
為順利進行后續步驟，安裝的CUDA版本應不低于12.1。若無版本依賴，建議與本教程保持一致（12.8版本）。執行“nvidia-smi”命令可查看驅動支持的最高版本。例如，上圖所示的顯卡驅動最高可支持CUDA12.9版本。
本文的重點是Forge安裝，CUDA安裝的相關教程豐富且詳細，請自行查閱，這里就不贅述了
安裝CUDA后，終端運行以下代碼查看是否安裝成功
nvcc -V若終端輸出以下字樣則安裝成功，否則檢查一下是否未正確配置環境變量
安裝cuDNN后，終端運行以下代碼查看是否安裝成功
# cuda版本需修改為與實際一致
cat /usr/local/cuda-12.8/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 若終端輸出以下字樣則安裝成功（cannot警告不必理會），否則檢查一下cudnn的文件位置是否正確。
克隆項目
選取合適位置打開終端運行以下代碼將SD Forge壓縮克隆到本地并解壓。如果下載速度緩慢，可能需要配置網絡
sudo apt update
sudo apt install git
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git配置Python虛擬環境
安裝并配置pyenv
為避免污染Ubuntu24自帶的Python環境，SD Forge的Python依賴及Pytorch均需在虛擬環境安裝。本教程的虛擬環境基于pyenv配置，pyenv的安裝與使用可參考像在Windows里面一樣絲滑使用Ubuntu24.04里面的“安裝vscode并配置python虛擬環境”章節（看前兩部分即可，其他部分不用管）
除非比較了解conda（如果這么做，需自行修改后續教程的部分配置方法），否則建議與本教程保持一致——使用pyenv創建虛擬環境
安裝Python3.10.2
進入“stable-diffusion-webui-forge”目錄，打開終端運行以下代碼下載并配置Python3.10.2（SD Forge依賴Python3.10，其他版本可能會有依賴問題（3.10子版本則沒有限制）。若無版本依賴，建議同本教程保持一致）
pyenv install 3.10.2
pyenv virtualenv 3.10.2 ForgeEnv
pyenv activate ForgeEnv成功安裝并激活Python3.10.2虛擬環境后在用戶名前會顯示(ForgeEnv) 字樣。勿關閉該終端，后面還會用到
安裝依賴
在上一節配置的虛擬環境中運行以下代碼安裝SD Forge依賴。如果下載緩慢，可參考像在Windows里面一樣絲滑使用Ubuntu24.04中“安裝vscode并配置python虛擬環境”章節的其他說明（2），手動添加清華鏡像源加速下載
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements_versions.txt安裝pytorch與xformers
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1
pip install xformers==0.0.27注意，torch, torchvision, torchaudio與xformers有版本依賴。除非清楚其匹配關系，否則不要修改上述代碼中的版本號。
啟動文件配置（重點）
打開stable-diffusion-webui-forge文件夾，找到“webui-user.sh”文件（不是webui.sh，別搞混了）
用文件編輯器打開webui-user.sh，將全文替換為以下代碼并根據實際情況修改后保存關閉（看注釋，部分配置必須結合實際情況修改）
#!/bin/bash########################################################## 虛擬環境自動激活 ########################################################### 本部分代碼用于運行webui.sh文件時自動激活配置的python虛擬環境
# 本部分代碼刪除后不影響使用，但每次打開Forge前都必須在控制臺手動輸入pyenv activate ForgeEnv激活虛擬環境
# 自動激活只適用PYENV配置的虛擬環境，conda用戶需根據實際情況修改本部分代碼（或直接刪除，每次打開采用手動激活）# 配置虛擬環境路徑
PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
VENV_NAME="ForgeEnv"# 加載 Shell 配置
source ~/.bashrc# 顯式初始化 Pyenv 和 Pyenv-Virtualenv
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)" ???????????????
eval "$(pyenv virtualenv-init -)" ??# 激活虛擬環境
pyenv activate "$VENV_NAME" || { echo "錯誤：虛擬環境激活失敗！"; exit 1; }########################################################## 常規配置 ########################################################### 路徑配置
install_dir="/home/$(whoami)" # 使用默認用戶目錄, 如果不是，需指定# SD目錄名
clone_dir="stable-diffusion-webui-forge" # 若不是這個名字，需根據實際修改# python3 executable
python_cmd="$HOME/.pyenv/shims/python" ?# 解釋器如果不在這里，需根據實際情況修改# git executable
# export GIT="git" # git配置可以不管# python3 venv without trailing slash (defaults to ${install_dir}/${clone_dir}/venv)
venv_dir="$HOME/.pyenv/versions/ForgeEnv" ?# 虛擬環境如果不是這個，需根據實際情況修改# script to launch to start the app
export LAUNCH_SCRIPT="launch.py" # 不需修改# 安裝指定版本的深度學習框架, 若需修改, 需保證與xformers版本匹配
export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1" # 這是一個版本組合, 請勿單獨修改某一項的版本# 依賴項, 一般不需修改，若遇到依賴問題, 或需修改txt文件里面的庫版本號
export REQS_FILE="requirements_versions.txt"# Fixed git repos ?# git配置可以不管
# export K_DIFFUSION_PACKAGE=""
# export GFPGAN_PACKAGE=""# Fixed git commits ?# git配置可以不管
# export STABLE_DIFFUSION_COMMIT_HASH=""
# export CODEFORMER_COMMIT_HASH=""
# export BLIP_COMMIT_HASH=""# 啟用加速
export ACCELERATE="True" ?# 不需修改# 內存相關，懶得配置TCMALLOC了，直接關
export NO_TCMALLOC="True"# 設置過網絡環境的需加上
export ALL_PROXY=''
export all_proxy=''########################################################## 啟動參數配置（含模型共享） ##########################################################MODEL_DIR="/除controlnet外的其他模型位置/models" # 如果不需共享模型，刪除本行、下行及COMMANDLINE_ARGS里面從--ckpt-dir（含上一行末尾的\符號）直到倒數第二個引號的內容
CONTROLNET_DIR="controlnet模型位置/extensions" ?# 注意，controlnet相關模型在插件里# ?如果共享失敗，檢查源文件位置（尤其是大小寫）以及除號和反除號是否設置正確
# ckpt, vae，lora；clip, esrgan,gfpgan；controlnet這三類模型共享參數配置不一樣，注意區分
export COMMANDLINE_ARGS="--xformers \
--server-name 127.0.0.1 \
--port 7860 \
--enable-insecure-extension-access \
--ckpt-dir=\"$MODEL_DIR/Stable-diffusion\" \
--clip-models-path=\"$MODEL_DIR/CLIP\" \
--vae-dir=\"$MODEL_DIR/VAE\" \
--esrgan-models-path=\"$MODEL_DIR/ESRGAN\" \
--gfpgan-models-path=\"$MODEL_DIR/GFPGAN\" \
--lora-dir=\"$MODEL_DIR/Lora\" \
--controlnet-dir=\"$CONTROLNET_DIR/sd-webui-controlnet\"" # 配置顯存優化, ip地址與端口，插件等啟動參數。如果需安裝多個sd, 每個sd的ip端口號不能相同
# 為防止路徑有空格，路徑加了引號轉義
###########################################啟動SD Forge
啟動前建議先手動下載或共享大模型到指定目錄，否則等待時間特別長
文件運行授權
在stable-diffusion-webui-forge文件夾打開終端，執行以下命令添加運行權限（僅初次運行需授權）
chmod +x webui.sh
chmod +x webui-user.sh激活虛擬環境
若在啟動文件正確配置了虛擬環境自動激活，本步驟可跳過，否則每次打開ForgeUI前都需在stable-diffusion-webui-forge文件夾打開終端述運行下述代碼以激活虛擬環境
pyenv activate ForgeEnv運行啟動文件
若沒有在啟動文件配置虛擬環境自動激活，則需在虛擬環境（上一節打開的終端中）運行下述代碼以打開Forge
./webui.sh若已在啟動文件正確配置了虛擬環境自動激活，則在stable-diffusion-webui-forge文件夾打開終端述運行上述代碼即可
啟動后終端會顯示“Running on local URL：http://127.0.0.1:7860”字樣，按住ctrl后點擊“http://127.0.0.1:7860”即可打開SD Forge的UI網頁
最后的說明
完成上述所有配置步驟后，以后只需在stable-diffusion-webui-forge文件夾打開終端述執行啟動文件即可啟動SD ForgeUI
未配置虛擬環境自動激活
pyenv activate ForgeEnv
./webui.sh已正確配置虛擬環境自動激活
./webui.shok，SD Forge安裝配置全部結束，May this guide serve as your gateway to a seamless and empowering journey with SD Forge on Linux, where creativity meets cutting-edge technology
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