市面上有很多可以被用于AI繪畫的應用，例如DALL-E、Midjourney、NovelAI等，他們的大部分都依托云端服務器運行，一部分還需要支付會員費用來購買更多出圖的額度。在2022年8月，一款叫做Stable Diffusion的應用，通過算法迭代將AI繪畫的精細度提上了一個新的臺階，并能在以秒計數(shù)的時間內(nèi)完成產(chǎn)出，還可以在一臺有“民用級”顯卡的電腦上運行。
通過Stable Diffusion，可以繪制出各種風格的作品，比如動漫風、插畫立繪、國風水墨、3D建模，甚至是照片級的擬真圖像，而借助諸如LoRa、ControlNet等衍生功能，還可以做到精準控制美術風格、角色細節(jié)、姿勢、動作、構圖等。更更重要的是，他是全面開源的，這意味著你可以在自己的電腦上部署整個程序，使用它出圖、作畫是完全免費而且不限量的！市面上大多數(shù)商業(yè)級的AI繪畫應用，都是基于SD去開發(fā)的。
盡管Stable Diffusion非常親民，但他還是有一定的配置要求的，它需要一張性能足夠強大的獨立顯卡提供算力進行繪制。實際上，“跑得動”和“玩得爽”是兩種不同的體驗，算力上的差異會極大的影響AI繪畫時的出圖效率，也正是因為此，有很多同學因為個人電腦捉急的配置而錯失了深入體驗Stable Diffusion的機會。等一下，你知道京東云嗎？京東云GPU云主機是提供GPU算力的彈性計算服務，具有超強的并行計算能力，正在深度學習、科學計算、圖形圖像處理、視頻編解碼等場景廣泛使用，為您提供觸手可得的算力，有效緩解計算壓力，提升您的業(yè)務效率，并可彈性擴展，助您快速構建異構的計算應用。
在經(jīng)歷了一系列的探索后，我為你總結出了一套零基礎的、非常好上手的借助京東云GPU云主機部署安裝Stable Diffusion WebUI以及相關工具和插件的保姆集教程，請查收。
一、創(chuàng)建GPU主機實例
1.1 創(chuàng)建GPU云主機
京東云GPU云主機的標準型的配置包含Tesla P40 24G顯卡、12核48G，跑Stable Diffusion體驗非常好，配置推薦如下：
| 配置 | 推薦 | 說明 |
|---|---|---|
| 系統(tǒng) | Ubuntu 20.04 64位 | |
| 規(guī)格 | GPU 標準型 p.n - p.n1p40.3xlarge | 12核 48G Nvidia Tesla P40 24G顯存 |
| 系統(tǒng)盤 | 100G | 系統(tǒng)盤建議100G |
| 帶寬 | 5M | 建議5M |
1.2 創(chuàng)建安全組并綁定
首先在左側菜單【安全組】創(chuàng)建一個安全組，在【入站規(guī)則】和【出站規(guī)則】中分別添加并開放7860、7861、8080、8888端口。其中
然后在實例詳情中，點擊【安全組】-【綁定安全組】綁定剛剛創(chuàng)建的安全組。
二、環(huán)境安裝
2.1 安裝GPU驅動
在英偉達官網(wǎng)根據(jù)顯卡型號、操作系統(tǒng)、CUDA等查詢驅動版本。官網(wǎng)查詢鏈接https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
注意這里的CUDA版本，如未安裝CUDA可以先選擇一個版本，稍后再安裝CUDA.
點擊Search
如上圖，查詢到合適的版本為510. 然后可以使用apt安裝對應驅動版本，使用apt安裝更方便一些。
# 安裝510版本驅動
apt install nvidia-driver-510
# 查看驅動信息
nvidia-smi
如安裝成功，則可以展示如下提示信息。
2.2 安裝CUDA
訪問英偉達開發(fā)者網(wǎng)站先選擇CUDA版本（版本要對應2.1中GPU驅動支持的CUDA版本），再根據(jù)操作系統(tǒng)選擇對應CUDA安裝命令，訪問鏈接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
如上面安裝確定所選擇驅動對應的CUDA版本為11.6，根據(jù)安裝命令安裝, 以下命令適用Ubuntu 20.04 x86_64, GPU驅動510版本
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.2-510.47.03-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.2-510.47.03-1_amd64.deb
sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local/7fa2af80.pub
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda
2.3 安裝Python 3.10
Stable Diffusion WebUI目前最低支持Python 3.10，所以直接安裝3.10版本，安裝命令：
apt install software-properties-common
add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
apt update
apt install python3.10
python3.10 --verison
PIP設置國內(nèi)源，由于默認源在國外，所以安裝可能經(jīng)常會出現(xiàn)timeout等問題，使用國內(nèi)源可以很大程度避免下載包timeout的情況。將如下內(nèi)容復制到文件~/.pip/pip.conf當中，如沒有該文件，先創(chuàng)建touch ~/.pip/pip.conf。
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
2.4 安裝Anaconda
非常推薦使用Anaconda。Anaconda可以便捷獲取包且對包能夠進行管理，同時對Python環(huán)境可以統(tǒng)一管理的發(fā)行版本。安裝命令也很簡單：
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
bash ./Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
創(chuàng)建Python3.10.9環(huán)境，并使用該環(huán)境
conda create -n python3.10.9 python==3.10.9
conda activate python3.10.9
2.5 安裝PyTorch
首先在PyTorch官網(wǎng)查詢對應CUDA版本的Torch，如上述章節(jié)2.2中CUDA 11.6需要安裝pytorch1.13.1
# 使用conda安裝，兩種安裝方式二選一
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
# 使用pip安裝，兩種安裝方式二選一
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
三、部署Stable Diffusion WebUI
3.1 下載stable-diffusion-webui
注意首先激活Python3.10環(huán)境：
conda activate python3.10.9
然后下載stable-diffusion-webui
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
3.2 安裝依賴
cd到stable-diffusion-webui目錄安裝相應的依賴，如有訪問網(wǎng)絡超時、失敗等，注意按照章節(jié)2.3中設置國內(nèi)源，如果再次失敗，重試幾次一般都可完成安裝。
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements_versions.txt
pip install -r requirements.txt
3.3 啟動stable-diffusion-webui
安裝完成后，執(zhí)行如下啟動命令：
python launch.py --listen --enable-insecure-extension-access
這一步驟會下載一些常用模型，如果遇到下載失敗，根據(jù)報錯提示在huggingface.co下載模型放到對應目錄，如下載stable-diffusion-v1-5模型，搜索找到https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main
點擊圖中下載按鈕，下載v1-5-pruned-emaonly.safetensors到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目錄，其他模型同理。
模型下載完成，再次執(zhí)行啟動命令，提示已啟動到7860端口，則可以通過IP+7860端口訪問：
公網(wǎng)建議設置訪問密碼，注意替換下面命令當中的username:password為用戶名、密碼。
python launch.py --listen --enable-insecure-extension-access --gradio-auth username:password
上述命令非后臺運行，如需后臺運行可以使用nohup、tmux等方法實現(xiàn)。
3.4 使用stable-diffusions生成圖片
下載一個模型到/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion目錄，模型可以在https://civitai.com/查找，如下圖所用majicMIX realistic模型。下載完成后點擊左上角刷新按鈕，然后選擇剛下載的模型，輸入Promot和參數(shù)即可生成圖片。
附上圖所用Promot和參數(shù)
Prompt
1 girl a 24 y o woman, blonde, dark theme, soothing tones, muted colors, high contrast, look at at viewer, contrasty , vibrant , intense, stunning, captured in the late afternoon sunlight, using a Canon EOS R6 and a 16-35mm to capture every detail and angle, with emphasis on the lighting and shadows, late afternoon sunlight, 8K
Negative prompt
(deformed, distorted, disfigured, doll:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs, (mutated hands and fingers:1.4), disconnected limbs, mutation, mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, 3d, illustration, cartoon, flat , dull , soft, (deformed, distorted, disfigured:1.3), poorly drawn, bad anatomy, wrong anatomy, extra limb, missing limb, floating limbs,
其他參數(shù)
四、常用相關工具與插件
4.1 安裝LoRa插件Additional Networks
使用Lora必不可少的插件，Additional Networks可以用來控制checkpoint+LoRa或者多個LoRa模型生成混合風格的圖像，并且可以設置Lora模型的Weight。安裝方式如下：
打開stable-diffusion-webui，點擊【Extensions】- 【Install from URL】輸入https://ghproxy.com/https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks.git
然后點擊【Install】等待安裝，直到在【Installed】中顯示，然后直接用命令重啟stable-diffusion-webui（不是reload webui），強烈推薦所有插件安裝完成都命令重啟stable-diffusion-webui，可以免去很多麻煩。
最后點擊【Setting】-【Additional Networks】輸入LoRa文件夾的絕對路徑，如/root/stable-diffusion-webui/models/Lora（示例，請?zhí)顚懩愕南到y(tǒng)路徑），然后【Reload UI】等待重啟完成。
然后可以在【txt2img】或【img2img】中選擇Lora模型并設置權重使用。
4.2 安裝ControlNet
作為Stable Diffusion必裝插件，ControlNet 允許用戶對生成的圖像進行精細的控制，以獲得更好的視覺效果，ControlNet讓AI繪畫的可控性有了質(zhì)的突變，讓AGIC真正的可以投入生產(chǎn)使用。
打開stable-diffusion-webui，點擊【Extensions】- 【Install from URL】輸入https://ghproxy.com/https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git
然后點擊【Install】等待安裝，直到在【Installed】中顯示，然后直接用命令重啟stable-diffusion-webui（不是reload webui）。
由于controlNet會使用很多模型，所以在重啟的時候會默認下載，如果下載失敗或超時，需要手動下載到controlnet目錄。
訪問huggingface.co找到controlnet的地址：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main
手動下載上面模型文件到stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models目錄，查看已下載controlnet模型:
下載完成，重啟stable-diffusion-webui即可在【txt2img】或【img2img】使用。
4.3 Jupyter Notebook
Jupyter Notebook是一個基于網(wǎng)頁的交互環(huán)境，可以用來編輯、運行Python代碼，可視化看到運行結果。同時提供了基礎的文件樹操作功能等。
如已在章節(jié)2.4中安裝了Anaconda，直接使用以下命令運行notebook
jupyter notebook --allow-root --NotebookApp.token='設置你的token'
訪問IP+8888端口，可以開始使用notebook
4.4 模型訓練工具Kohya_ss
Kohya_ss是公認推薦訓練Stable Diffusion模型的可視化工具，尤其在windows平臺支持比較好，經(jīng)過嘗試在linux直接使用會遇到各種環(huán)境原因的問題，為了避免這些問題，十分推薦使用docker安裝。
先按照docker官方文檔安裝好docker，Ubuntu安裝docker文檔：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
由于在docker容器中需要使用GPU資源，所以還需要先安裝NVIDIA Container Toolkit
sudo apt-get update \
&& sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit-base
# 查看是否安裝成功
nvidia-ctk --version
然后下載kohya_ss：
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
如下圖，修改kohya_ss/docker-compose.yaml文件端口為0.0.0.0:7861:7860(將kohya_ss的7860端口映射到宿主機的7861端口，因為7860會被Stable Diffusion WebUI占用)，
啟動參數(shù)設置為"--username xxxx --password xxxx --headless",注意替換xxxx為需要設置的賬號密碼
然后執(zhí)行
docker compose build # 首次執(zhí)行需要build
docker compose run --service-ports kohya-ss-gui
過程中會從huggingface.co下載模型文件，如果下載失敗，可以嘗試手動下載到目錄kohya_ss/.cache/user/huggingface/hub/models–openai–clip-vit-large-patch14/snapshots/8d052a0f05efbaefbc9e8786ba291cfdf93e5bff,最后的hash值注意改成對應的版本。
下載地址https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main，注意下載全部文件
下載完成，然后訪問端口+7861端口，可以開始使用Kohya_ss訓練模型了。
五、總結
安裝完Stable Diffusion及上面的推薦插件，你的Stable Diffuion已經(jīng)具備強大的生產(chǎn)力。后續(xù)我會繼續(xù)同大家一起探索和分享更多的使用經(jīng)驗，敬請期待系列文章下一集。
現(xiàn)在購買京東云GPU云主機新人即享99元7天的一折體驗價（合0.59元/小時），即刻開啟煉丹之旅。
作者：京東科技 王雷文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-601183.html
來源：京東云開發(fā)者社區(qū)文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-601183.html
到了這里，關于一份保姆級的Stable Diffusion部署教程，開啟你的煉丹之路 | 京東云技術團隊的文章就介紹完了。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)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
