背景
前兩天在某公眾號的軟文刷到了AI繪畫領(lǐng)域最新的ChilloutMix模型。大概是下面這張圖的效果：
激動的心顫抖的手，學了這么多年計算機，就是為了走在時代前沿，事到如今終于可以活學活用了。然而自己的電腦配置完全不夠用，咋整？開臺GPU云服務(wù)器吧。踩了無數(shù)坑之后，終于總結(jié)出此流程。力求以最簡單的方式，快捷的在云服務(wù)器部署chilloutmix，以及l(fā)ora，以及各種其他繪畫模型。
一. 購買服務(wù)器
首先需要購買一臺騰訊云的GPU服務(wù)器。GPU卡型本次選擇“T4”，性能完全夠用，對應(yīng)“GN7”機型。我是從GPU實驗室活動頁搶購到的折扣機型（GPU實驗室）
GPU實驗室搶購頁面
注意，點擊立即購買后，**預(yù)裝鏡像要選擇“Ubuntu Server 18.04.1”，**之后系統(tǒng)會默認自動安裝GPU驅(qū)動。若選擇其他鏡像，可能會導致無法順利跑通本流程。
預(yù)裝鏡像
（如果子彈充足，或者做圖心切，也可直接從騰訊云官網(wǎng)購買GPU服務(wù)器，豐儉由人。建議選按量付費機型即可，鏡像選擇Ubuntu20.04，勾選“后臺自動安裝GPU驅(qū)動”，驅(qū)動版本等按默認配置。）
按量計費配置頁面
二. 前置配置
1.登錄機器后，會默認進行驅(qū)動的自動安裝，可以用以下命令查看當前安裝進程，該步驟需要5～10分鐘：
ps aux | grep -i install
自動安裝順序為（1）GPU驅(qū)動；（2）CUDA；（3）cuDNN
正在安裝的進程
安裝完畢
2.當GPU驅(qū)動、CUDA、cuDNN都安裝完成后，通過以下命令創(chuàng)建python3虛擬環(huán)境，完成前置配置。
sudo apt install wget git python3 python3-venv
**注意：**此處需檢查自己的python版本，若低于3.7則需手動進行升級
三. 部署webui，完成配置
1.將webui clone到服務(wù)器本地：
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
2.成功后，進入stable-diffusion-webui文件夾：
cd stable-diffusion-webui
3.在launch.py的代碼中，由于騰訊源沒有“torch==1.13.1+cu117“，導致需要從“–extra-index-url”的“https://download.pytorch.org/whl/cu117”中進行下載，速度非常慢。故此處對launch.py代碼進行修改：
原代碼：torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', "pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117")
修改后代碼：torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', "pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1")
可使用如下命令行實現(xiàn)上述修改：
export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1"
4.下載chilloutmix模型：進入stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夾，通過如下命令行下載chilloutmix模型到本地。該步驟下載速度較快，大約需要3-5min即可完成
cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
wget -O chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors https://civitai.com/api/download/models/11745
完成chilloutmix模型的下載
5.最后，進入stable-diffusion-webui文件夾，輸入激動人心的“./webui.sh”。通過自動化腳本完成安裝。該步驟會自動安裝webui所需的各依賴項，如gfpgan，k_diffusion等。實測完成全部安裝大概需要10-20min。
./webui.sh
若希望生成可以分享給他人使用的的鏈接，在./webui.sh后增加 "–share"即可
./webui.sh --share
自動安裝ing
如果順利的話，等待10分鐘左右，全部安裝完成后就可以看到鏈接了
看到url，說明順利完成安裝
提示: 由于服務(wù)器和github連接不是很穩(wěn)定，中途可能出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)錯誤。若出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)問題，重新輸入“./webui.sh”即可?；蚩赏ㄟ^報錯提示信息，手動執(zhí)行相應(yīng)步驟安裝后，重新輸入“./webui.sh”繼續(xù)剩余步驟的自動安裝。
此處若有問題，可在評論區(qū)評論，看到后都會回復(fù)～
網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，導致自動安裝中斷
6.將上個步驟最后生成的鏈接粘貼至瀏覽器，可以愉快的做圖了
四. 其他探索
1.如果希望服務(wù)器頁面關(guān)閉后，仍然保留該頁面運行，可通過screen指令實現(xiàn)。輸入“screen”，在新頁面中輸入“./webui.sh --share”，即可關(guān)閉頁面。其余screen實現(xiàn)方式可自行百度
screen
2.若希望使用其他SD模型（主要以.ckpt和.safetensors為主），都可以過直接下載或本地上傳的方式放置在“stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion”文件夾中。重啟webui頁面，即可在頁面左上角看到模型切換選項
3.若希望使用Additional Networks，安裝lora插件，可通過如下方式完成配置
a. 首先將lora插件clone到extensions文件夾中
git clone https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks extensions/sd-webui-additional-networks
b. 進入“stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-additional-networks/models/lora”文件夾
cd stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-additional-networks/models/lora
c. 下載lora（以當下最火爆的koreanDollLikeness_v10為例）
wget -O koreanDollLikeness_v10.safetensors https://civitai.com/api/download/models/8750
d. 之后重啟webui，即可在頁面中看到Additional Networks并選擇相關(guān)模型
4.提示詞不會寫，可以考慮參考這里：ChilloutMix | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-563270.html
其他
參考：https://cloud.tencent.com/developer/article/2220277文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-563270.html
到了這里，關(guān)于AIGC：騰訊云服務(wù)器快速部署stable-diffusion環(huán)境，使用ChilloutMix模型進行畫圖的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
