在网吧用stable diffusion可以吗？

Stable Diffusion是一个令人兴奋的深度学习项目，但对于许多人来说，它的运行需要庞大的计算资源。在这篇文章中，我们将探讨如何在网吧中使用 Stable Diffusion，充分利用这个项目的潜力，而无需在家里投资昂贵的硬件。我是Stable Diffusion攻略的编辑，将向您介绍这一有趣的方法。

准备绿色版 MiniConda

为了在网吧方便地运行 Stable Diffusion，您需要准备一个绿色版的 MiniConda。绿色版 MiniConda 是一个不需要管理员权限的轻量级 Python 环境，它不会对系统设置做出任何改动，非常适合在网吧使用。

首先，将 MiniConda 安装包复制到您的移动 SSD 上。然后，在 CMD 窗口中，进入 SSD 的盘符，运行以下命令以进行绿色安装：

Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe /InstallationType=JustMe /AddToPath=0 /RegisterPython=0 /NoRegistry=1<br />

确保在安装程序运行到选择安装路径的步骤时，将路径指向外置 SSD 上的路径，例如 E:\miniconda3。这个过程将创建一个绿色版的 MiniConda，不会影响系统设置，非常适合在网吧使用。

配置运行环境

接下来，您需要在 MiniConda 安装目录的上一级目录下创建一个 run.bat 批处理文件，以便方便地运行 MiniConda。比如，如果您的 MiniConda 安装在 E:\miniconda3，那么 run.bat 就应该放在 E:\ 下，其内容如下：

set PATH=%PATH%;%cd%/miniconda3/;%cd%/miniconda3/condabin;%cd%/miniconda3/Scripts</p><p>

doskey python = %cd%/miniconda3\python.exe $*<br />doskey pythonw = %cd%/miniconda3\pythonw.exe $*<br />doskey pip = %cd%/miniconda3\Scripts\pip.exe $*<br />doskey pip3 = %cd%/miniconda3\Scripts\pip3.exe $*<br />

将 run.bat 带到网吧，并将它连接到网吧电脑的 USB 3.0 接口。如果网吧没有屏蔽 USB 接口，您应该能够看到 SSD 的盘符，例如 F:。

启动 Stable Diffusion

在网吧电脑上，打开 CMD，进入 F 盘（或您的 SSD 盘符），使用 run.bat 来设置路径，并激活 MiniConda：

F:<br /> run.bat<br /> conda activate<br />

现在，您可以像在本机的 MiniConda 一样自由地运行 Stable Diffusion。您可以使用 Pytorch 或 TensorFlow，将所有模型和数据存储在移动 SSD 上，无需在电脑之间来回复制。根据是否支持 UASP 的情况，USB 3.0 的速度与 SATA 3 的速度相差不大，比在网吧无盘系统上使用的 iSCSI 盘写入速度要快。更重要的是，您随时可以将 SSD 带回家，无需等待云电脑上的数据下载。

最后的思考

在网吧中使用 Stable Diffusion 可能是一种便捷且高效的方式，尤其是在没有足够计算资源的情况下。现在，大多数网吧都配备了高速的千兆光纤网络，速度比校园网和许多家用宽带更快。通过使用绿色版 MiniConda 和移动 SSD，您可以充分利用这些资源，让 Stable Diffusion 在网吧中变得异常强大。

疑难解答

Q：在网吧中，如果盘符变了，出现“No Python at”错误怎么办？

这个问题可能是因为 MiniConda 的配置文件中指定了错误的 Python 路径。您可以通过修改配置文件解决这个问题。具体操作是找到 pyvenv.cfg 文件，将错误的路径更正为正确的路径。

Q：在网吧中，如果用户账户变了，Git 提示用户权限不一致，该如何解决？

这个问题通常是因为文件夹的所有者不匹配所致。您可以在文件夹属性中更改所有者为当前登录的账户，确保它与 Git 使用的用户一致。

Q：网吧环境没有预装 CUDA，如何快速安装 CUDA 环境？

您可以提前在移动硬盘上下载 CUDA 安装包，然后在网吧中安装。这将节省下载时间，并且无需重新安装显卡驱动等组件，只需保留 Development 和 Runtime 组件即可。

在网吧中运行 Stable Diffusion 可能是一个非常有创意的方法，可以在有限的资源下充分利用深度学习项目的潜力。希望这些方法能帮助您更好地探索 Stable Diffusion 和其他计算密集型任务。