Stable Diffusion 설치 Conda 환경 오류 해결 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 최근 많은 분들이 AI 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion을 로컬에서 실행하기 위해 설치를 시도하고 있습니다. 하지만, 대부분의 사용자가 겪는 공통적인 문제 중 하나가 Conda 환경 설정 중 발생하는 오류입니다. 특히, 파이썬 버전 불일치, 패키지 의존성 충돌, 환경 변수 설정 누락 등 복잡한 문제가 얽혀 있어 초보자에게는 큰 장애물이 될 수 있습니다.
이 글에서는 제가 직접 Stable Diffusion을 설치하면서 마주친 실제 오류들과 그 해결 과정을 상세히 정리했습니다. 단계별로 따라오시면 대부분의 오류를 손쉽게 해결할 수 있을 것입니다.
목차
Stable Diffusion Conda 환경 오류 원인
1. Python 버전 불일치
Stable Diffusion은 특정 버전의 Python 환경에서만 안정적으로 작동합니다. 대부분의 레포지토리에서는 Python 3.8 또는 3.9를 요구합니다. Python 3.10 이상에서는 의존성 충돌이 발생할 수 있습니다.
2. 패키지 충돌
torch, xformers, diffusers, transformers 등 주요 라이브러리 간 버전 충돌이 종종 발생합니다. 잘못된 버전 설치로 인해 실행 중 에러가 발생하거나, 모델이 로딩되지 않는 문제가 생깁니다.
3. Conda 환경 설정 누락
환경 변수 설정, 올바른 채널 우선순위 설정 등이 누락되면 패키지 설치가 실패하거나, 올바른 실행이 불가능합니다.
단계별 Stable Diffusion 설치 Conda 환경 오류 해결 방법
1단계: Conda 환경 새로 만들기
conda create -n sd-env python=3.8 -y
conda activate sd-env
주의: 이미 존재하는 환경에서 오류가 발생했다면, 새로운 환경을 만드는 것이 가장 안정적인 해결 방법입니다.
2단계: 필수 Conda 채널 설정
conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
이 설정은 최신 버전의 안정적인 패키지를 설치할 수 있도록 돕습니다.
3단계: 필수 패키지 설치
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
본인의 GPU와 CUDA 버전에 따라
pytorch-cuda=11.8등으로 조정할 수 있습니다. CUDA 호환성은 NVIDIA 공식 문서를 참고하세요.
4단계: pip 패키지로 나머지 구성 설치
pip install transformers diffusers accelerate xformers scipy safetensors
Conda와 pip를 혼용하는 것이 이상적이지는 않지만, 일부 최신 패키지는 pip를 통해 설치해야 합니다.
5단계: Stable Diffusion 레포지토리 클론 및 설정
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
실행 전, launch.py 파일이나 .bat 파일의 Python 경로가 현재 Conda 환경을 가리키는지 반드시 확인하세요.
6단계: 실행 전 환경 변수 확인
실행 시 다음 환경 변수들을 수동으로 지정해주는 것이 오류 방지에 도움이 됩니다.
Windows 기준 (CMD)
set PYTHONNOUSERSITE=1
set HF_HOME=%cd%/cache
Linux 기준 (Bash)
export PYTHONNOUSERSITE=1
export HF_HOME=$(pwd)/cache
Conda 환경 오류 해결법
오류: ModuleNotFoundError: No module named 'xformers'
- 해결법: pip로 수동 설치하거나, CUDA 버전에 맞는 소스에서 빌드
pip install xformers
오류: RuntimeError: CUDA error: invalid device function
- 해결법: GPU와 CUDA 버전 불일치. 적합한
torch와pytorch-cuda버전 확인 필요
conda remove pytorch torchvision torchaudio
conda install pytorch=1.13.1 torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
요약: Stable Diffusion Conda 환경 오류 해결 체크리스트
- Conda 환경은 Python 3.8 또는 3.9 사용
- 채널 우선순위는 conda-forge 우선
- PyTorch, CUDA 호환성 일치 확인
- pip 패키지 설치 시 버전 충돌 주의
- 실행 전 환경 변수 설정 확인
마무리
Stable Diffusion 설치는 단순히 명령어 몇 줄로 끝나지 않습니다. 특히 Conda 환경 설정에 따라 실행 여부가 달라질 수 있기 때문에, 위에서 안내한 방식으로 신중하게 구성하는 것이 중요합니다.
Stable Diffusion 설치 Conda 환경 오류 해결 방법을 하나씩 따라 해 보시고, 여전히 문제가 해결되지 않는다면 오류 메시지를 바탕으로 추가적인 설정을 점검해보세요.