因为模型比较大，所以必须要有NVIDIA GPU，至少4GB VRAM，本地磁盘至少有15GB的空间，我们打包的项目解压后需要11G的磁盘。
除此以外还需要一个Python环境，这里我们使用3.8，最后就是git，因为我们需要从github中下载一些项目代码。
下载模型权重
从https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion下载模型和预训练权重。撰写本文的最新版本是v1.4-original。
在“Files and versions”选项卡下，单击检查点文件并下载它。
文件很大4.2GB,需要确保下载文件是完整的
从这个GitHub存储库下载下载Stable Diffusion，https://github.com/lstein/stable-diffusion。它是由lstein修改的原始源代码的一个分支，感谢lstein。
将文件解压缩到本地。在“ldm”文件夹中，创建一个名为“stable-diffusion-v1”的文件夹。如下图所示。
复制下载的模型文件sd-v1-4到stable-diffusion-v1文件夹中，将检其重命名为model.ckpt。
使用Anaconda创建运行环境：
conda env create -f environment.yamlconda activate ldm
第一行命令会下载运行模型所需的所有依赖项和包。这里的文件也很大，大概几个GB，所以可能需要一段时间。
这样环境就准备好了，下面我们加载模型需要的几个小ML模型。
python scripts/preload_models.py
在继续之前，请确保看到了“success”的信息。
现在我们可以开始生成图像了。
python scripts/dream.py
命令行将在“dream>”处暂停，也就是说要我们输入文本了。
Docker纯净安装入门教程：http://www.codeforest.cn/course/561