AI 文生图快速入门教程：让 Stable Diffusion 更易于上手

Stable Diffusion 是一个强大的 AI 图像生成工具，但它可能会消耗大量资源。在本指南中，我们将学习如何使用 AUTOMATIC1111 的 Stable Diffusion WebUI 来设置它。同时，我们将在 DigitalOcean GPU Droplet 云服务器上运行它，通过 H100 GPU 来提供最好的计算性能。而且通过 DIgitalOcean 的 GPU 云服务器可以让这个开发过程变得足够简单，即使你不是技术专家，也不用担心——只需跟随操作即可轻松实现！

准备工作

• 注册一个 DigitalOcean 云服务的账户。
• 在 DigitalOcean 后台开启一台 GPU Droplet 服务器。GPU Droplet 目前处于早期申请制阶段，但你可以卓普云官网申请。目前 GPU Droplet 可提供配置了 H100, A100, A6000, A4000 几种型号 GPU 的服务器。
• 熟悉 Linux 命令行。
• 安装 Git 和 Python 3.10。

为什么使用 GPU Droplet？

技术上讲，Stable Diffusion 可以在 CPU 上运行，但速度较慢。而在 GPU 上运行可以显著提高性能——DigitalOcean 的 GPU Droplet 采用的是 NVIDIA H100，你可以按需申请实例——今天我们会启动一个 GPU Droplet 来实现本教程。

步骤 1：设置 GPU Droplet

1、创建一个 GPU Droplet

登录到你的 DigitalOcean 账户，创建一个新的 Droplet，并选择一个包含 GPU Plan（可以理解为套餐配置）。一个基本 GPU 计划（Basic GPU Plan）应该足以进行图像生成。

2、添加一个新用户（推荐）

出于安全原因，最好不要对所有事情都使用 root 用户：创建一个新用户会更好：

adduser do-shark
usermod -aG sudo do-shark
su do-shark
cd ~/

步骤 2：安装依赖项

登录进去后，更新 Droplet 并安装必要的工具：

sudo apt update
sudo apt install -y wget git python3 python3-venv

步骤 3：克隆 Stable Diffusion 仓库

从 GitHub 克隆此仓库：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

步骤 4：配置并运行 Stable Diffusion

设置一个 Python 虚拟环境

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install