有手就会,手把手教你免费在云端部署stable diffusion

本教程适用于刚开始接触AI绘图或Stable Diffusion的朋友。

本地部署Stable Diffusion虽然免费,但对硬件有较高要求,如GPU需6G以上,否则生成图片可能耗时超过6小时。对于初学者而言,购买高性能设备太贵。使用云厂商的Serverless和NAS服务是更好的选择,它们支持按需付费,不使用时不产生费用。首次开通函数计算的用户可以领取免费额度,同时存储SD模型所需的性能型NAS也有免费体验额度,足以满足初步学习的需求。

今天我们就来薅一下厂商羊毛,快速实现Stable Diffusion云端部署。

stable diffusion 的云端详细部署教程

部署Stable Diffusion至阿里云的云端环境主要依赖于两个服务:函数计算(FC)和文件存储(NAS)。函数计算用于提供GPU运行时支持,而NAS则用于模型文件的存储。下面是基于上述信息整理的具体部署步骤。

一、准备阶段

  • 资源领取:首次使用阿里云函数计算FC和文件存储NAS产品的用户可以分别领取免费额度NAS免费额度以减少初期成本。
  • 登录控制台:确保你已经拥有阿里云账号,并已登录到阿里云控制台

二、创建应用

  1. 访问函数计算控制台,选择左侧菜单中的“应用”选项。
  1. 点击“创建应用”,从模板列表中找到“AI 数字绘画 Stable Diffusion”,并点击“立即创建”。
  1. 根据需求填写配置项:
    • 角色名:如未创建过所需角色,请先进行授权操作来创建AliyunFCServerlessDevsRole角色。
    • 地域:推荐选择“华东1(杭州)”。由于部分地域可能因网络限制无法直接访问某些外部站点,请谨慎选择。
    • 镜像选择:根据个人喜好或项目需要选择预装了不同插件与基础模型的镜像版本。
  1. 在确认页面阅读相关条款后勾选同意选项,点击“同意并继续部署”。

三、完成初始化及体验

  • 应用创建完成后,通过提供的WebUI域名链接进入Stable Diffusion界面。初次加载可能需要约30秒时间。
  • 利用界面上的功能开始尝试生成图像,只需输入描述性文本即可启动图片生成过程。

四、自定义模型管理

如果希望更换现有模型或添加新的扩展插件,则需执行以下额外步骤:

  1. 通过应用详情页访问“初始化模型管理”,按照指引创建必要的资源并设置管理密钥。
  1. 使用给定的模型管理域名登录模型管理器,并利用文件管理功能上传新的LoRA或其他类型的模型文件。
  1. 一旦新模型被成功上传且显示在列表中,就可以尝试将其应用于图像生成任务中,以观察效果变化。

请注意,虽然这里没有涉及具体的代码编写,但整个流程均是通过图形化界面完成的,无需编程经验即可操作。此外,为避免不必要的费用支出,在不再使用该服务时记得及时清理相关资源。

### 如何微调 Stable Diffusion 模型 #### 微调方法概述 微调 Stable Diffusion 模型可以通过多种方式进行,其中 LoRA(Low-Rank Adaptation)是一种高效的方法。LoRA 主要针对模型的关键部分——交叉注意力层进行调整[^1]。通过这种方式,可以在不改变原始模型结构的前提下实现性能提升。 #### 使用 LoRA 进行微调的具体操作 在 Web UI 中使用 LoRA 模型时,可以设置两个主要参数来控制其效果:**模型强度**和**CLIP 强度**。这两个参数的作用取决于具体模型的训练方式[^2]。如果不确定哪个参数对当前任务更重要,则建议同时调节两者以找到最佳平衡点。 对于需要应用多个 LoRA 模型的情况,在“LoRA 加载器”节点之后继续连接其他 LoRA 节点即可完成配置。这种方法允许用户灵活组合不同风格或功能的 LoRA 模型,从而增强生成图像的质量和多样性[^2]。 #### 学习资源推荐 为了更好地掌握如何微调 Stable Diffusion 模型,可以从一些高质量的学习资料入。例如,《Stable Diffusion 程:模型种类介绍》提供了关于各种模型类型的详细介绍以及实际应用场景分析[^3]。此外,“ComfyUI 基础程”也是一份非常实用的册,它讲解了如何利用该平台上的工具有效管理并部署不同的微调策略。 以下是 Python 实现的一个简单示例代码片段用于加载预训练好的 SD 模型并通过 PyTorch 库对其进行进一步优化: ```python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to("cuda") # 设置调度算法提高效率 scheduler = DPMSolverMultistepScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012, num_train_timesteps=1000) pipe.scheduler = scheduler def finetune_with_lora(pipe, lora_weights_path="path/to/lora/weights"): pipe.unet.load_attn_procs(lora_weights_path) finetune_with_lora(pipe, "./lora_model") ``` 此脚本展示了怎样借助官方库 `diffusers` 来快速构建管道实例,并引入外部定义好的 LoRA 参数文件路径作为输入源之一来进行定制化处理过程。 ---
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