Stable Diffusion是一个开源的深度学习模型,能够以较低的计算需求和高效的性能根据文本提示生成对应的图像。阿里云基于Stable Diffusion,在其基础上提供更加简洁易操作的UI并进行封装,为企业提供了AI模型应用Stable-Diffusion-WebUI。本文为您介绍如何手动部署Stable-Diffusion-WebUI服务。
一. Stable-Diffusion WebUI Stable-Diffusion本身是一套开源的深度学习算法实现,面向专业的技术开发者,而对于非技术人员比如设计师,又如何低成本地使用SD来创作图片呢?答案是SD webUI,他是基于SD开源实现的web工具,使得非专业用户也能轻松利用Stable Diffusion技术,进行高质量的图像生成和编辑,同时也能自己训练模型或...
把sd3_medium.safetensors、clip_l.safetensors和clip_g.safetensors这三个模型文件从SDWebUI的目录里移出来(他们已经在阿里云OSS上了,不需要再打进来了),然后打包SDWebUI目录和依赖的.cache目录: cd ~ mv stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/* ./ mv stable-diffusion-webui/models/CLIP/* ./...
镜像选择:在官方镜像中选择stable-diffusion-webui-develop:1.0-pytorch2.0-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04。 步骤一:下载stable-diffusion-webui开源库及其它依赖 打开DSW实例,在Notebook页签的Launcher页面,单击快速开始区域Notebook下的Python3。 在Notebook中执行以下代码进行下载。
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输入conda activate stable-diffusion-webui 回车。 设置pip的默认库包下载地址为清华镜像。 每一行输入后回车,等执行完再输入下一行,再回车。 pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 不报错就是完成了。 4.6 安装git ...
阿里云可以部署Stable Diffusion，解决了学习的朋友们手头上电脑硬件配置不足的问题。并且，阿里云对每个认证的用户都赠送三个月的免费使用时间，这三个月时间，新手朋友们从0到上手，时间是绰绰有余了。同时，还可以定制化自己的模型和插件。阿里云真是业界良心，这个资源我们不用的话，真算辜负人家的好意了，赶紧收藏...
阿里云部署步骤 创建一个新实例 选择stablediffusion镜像:stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04(可以看出其部署的环境要求) 进入workspace,创建sd文件夹,并下载stable-diffusion-webui源码 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-web...
最后会自动下载stable diffusion v1.5模型 大小4gb , 其实应该可以修改launch.py(我并没有尝试过)不自动下载该模型或者是下载别的模型,该模型绘制效果似乎一般。 5. 端口开放 l 执行至此处距离成功只有一步之遥了,回到阿里云控制台-网络与安全-安全组,选中ECS服务器使用的安全组-配置规则,手动添加端口,授权对象可...
1.登录阿里云计算巢控制台,进入Stable Diffusion服务创建界面,根据界面提示,填写相关参数(软件登录名及登录密码很重要,后面访问WebUI需要用到),填写完成点击确认订单(确保账号有余额,推荐选择按量付费方式,使用完将实例释放掉或选择节省停机模式进行关机(会在下文介绍)以节省成本)。