stable-diffusion-multi-user：支持多用户的稳定扩散模型服务器

stable-diffusion-multi-user：支持多用户的稳定扩散模型服务器

stable-diffusion-multi-user stable diffusion multi-user django server code with multi-GPU load balancing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-multi-user

项目介绍

stable-diffusion-multi-user 是一个支持自动扩展、具备Web界面扩展API的稳定扩散模型服务器API部署方案。该项目允许用户在服务器上部署稳定扩散模型，并通过HTTP API进行访问，实现文本转图片（txt2img）、图片转图片（img2img）等多种功能。此外，它支持 Civitai 模型、Lora 等扩展，以及多用户队列，使得每个用户都可以独立地选择和切换模型，而不会相互影响。

项目技术分析

stable-diffusion-multi-user 的核心技术基础是 Django 框架，通过 Django API 提供了丰富的功能，如检查生成进度、中断生成、列出可用模型等。项目的架构分为两个主要部分：Django 服务器代码和用于初始化及运行模型的 stable-diffusion-webui 代码。

在项目目录结构中，modules/ 目录包含了 stable-diffusion-webui 模块，models/ 目录存储了稳定扩散模型。sd_multi/ 是 Django 项目的名称，其中包含了 API 路径配置（urls.py）和主要 API 处理逻辑（views.py、lb_views.py）。requirements.txt 文件列出了项目所需的 Python 包依赖。

项目支持多种部署选项，包括直接在 GPU 服务器上部署、使用 Runpod Serverless 部署以及在 Replicate 平台上部署。

项目技术应用场景

stable-diffusion-multi-user 的应用场景广泛，适用于以下情况：

1. 个人或团队研究：研究人员或团队可以使用该项目在服务器上部署稳定扩散模型，进行图像生成的研究和实验。

2. 在线服务：开发者可以基于该项目的功能，构建自己的在线图像生成服务，提供文本到图片或图片到图片的转换功能。

3. 教育和学术：教育机构可以在学术环境中部署该项目，为学生和研究人员提供图像生成的实验平台。

4. 艺术创作：艺术家可以利用该项目生成独特的艺术作品，探索 AI 在艺术领域的应用。

项目特点

1. 多用户支持：项目支持多用户队列，确保每个用户都可以独立操作，不受其他用户影响。

2. 模型灵活切换：用户可以在不干扰其他用户的情况下，自由切换不同的模型。

3. 自动负载均衡：提供的负载均衡服务器代码可以自动在多个 GPU 服务器之间分配负载，确保用户请求在同一生成周期内发送到同一服务器。

4. 扩展性：用户可以根据需求构建自己的 UI 界面，添加社区功能、账户登录和支付功能等。

5. 部署灵活性：项目支持多种部署方式，包括传统的服务器部署、无服务器架构部署以及基于 Replicate 平台的部署。

6. 易于维护：项目的模块化设计使得维护和更新变得更加简单。

stable-diffusion-multi-user 的出现，为需要稳定扩散模型服务的用户提供了强大的工具和灵活的部署选项，无论是在研究还是商业应用中，都具有很高的实用价值。通过优化服务器性能、提高用户体验，该项目在人工智能图像生成领域具有广阔的应用前景。

stable-diffusion-multi-user stable diffusion multi-user django server code with multi-GPU load balancing 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-multi-user