【AIGC】阿里云服务器配置stable-diffusion-webui

原创 已于 2023-06-12 15:22:55 修改 · 3k 阅读 · 12 ·
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#AIGC #阿里云 #服务器 #SD

于 2023-05-16 03:28:03 首次发布

阿里云服务器部署SD全流程, 正在更新！！！

购买阿里云实例

  1. 我感觉应该不止我一个，点进阿里云的官网后，发现里面的内容太多，网站的层次太深，经常会在里面迷路，找不到自己要的内容。
  2. 第一步进到PAI平台
    在这里插入图片描述
  3. 进入交互式建模DSW
    在这里插入图片描述
  4. 创建实例在这里插入图片描述
  5. 然后选择GPU的卡型号以及CPU核心数量和内存等硬件配置
  6. 选择镜像, 注意这里面的最新版本的Pytorch镜像(1.12)在滑动选择栏的最下面
  7. 创建好之后，运行你创建的实例, 然后进入该实例
  8. 进入之后可以选择ipynb也可以选择终端模式, 这个看个人喜好

开始部署

我把流程写在了一个bash文件中，你们可以直接在命令行中执行这个bash文件

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

cd  stable-diffusion-webui
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雨云GPU云服务器搭建SD(Stable Diffusion)的教程，搭建自己的AI绘画网站，AIGC
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stable diffusion安装从0到1总结：包括遇到的坑和步骤
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stable diffusion喂饭级别的安装使用。遇到的坑和步骤都仔细记录下来了。pip报错等一系列问题也有了解决方案。
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上一篇博客我们通过Google Colab云端部署了Stable Diffusion，但是前提条件是要有谷歌账号且能正常访问谷歌网站，如果没有谷歌账号也懒得魔法上网怎么办？阿里云为Stable Diffusion体验者带来了福音
Stable Diffusion免费（三个月）通过阿里云轻松部署服务
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其实我就在AIGC_有没有一种可能，其实你早就在AIGC了？阿里云邀请你，体验一把AIGC级的毕加索、达芬奇、梵高等大师作画的快感。阿里云将提供免费云产品资源，尽情发挥你的想象空间！
【AI绘画】云服务器部署stable-diffusion-webui保姆级教程
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而且生成图的速度也很慢，一张512 x 512大小的图片就要10分钟才能生成。但是显卡又太贵了，所以，小卷就搞了下云服务器，直接服务器上运行stable-diffusion-webui，不仅安装简单，生成图的速度也快。老规矩，先贴生成的图片效果。平台已经安装了一些模型可用，我们需要使用自己的Lora模型时，可以把模型上传到 网盘的/data/sd/models/Lora/ 目录即可，如图所示。然后回到控制台，复制调试地址，在浏览器打开，就能拥有了专属于自己的 SD 服务器，可以开始画画了~
使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI
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模型的VAE：Counterfeit-V2.5.vae.pt。采样方法（Sampler）：DPM++2M Karras。把实例名称填写好，选择GPU规格，然后选择实例名称是。随机种子（seed）：2337269170。提示词相关性（CFG Scale）：10。更新镜像，点击左侧三角箭头。点击“生成”，等着图片生成。执行代码，安装必须的依赖。点击“+”新增文本框。在特定的目录下载文件。
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保姆级安装部署stable diffusion教程，在win10和linux上测试通过。
「新手向」超简单超详细！云端部署Stable Diffusion教程
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我们在本地部署时,很多人会遇到部署难、显卡算力不足、显存外溢、做图慢等问题，实在是心有余而力不足......但是没有关系，阿里云为我们提供了低代码、易上手、不吃本地配置且操作便捷的部署方案。废话不多说，直接开启我们的云端部署之旅！第一步：登录/注册 (右上角)登录/注册后须按照要求进行第二步：函数计算FC的开通鼠标移动至----
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今天介绍一下在阿里云快速部署Stable Diffusion AIGC中的Stable Diffusion文生图模型是开源流行的跨模态生成模型，用于生成与给定文本对应的图像。通过EAS，你可以一键部署AIGC Stable Diffusion SDWebUI绘画的AI-Web应用，以便在该应用中进行模型推理验证，实现自动生成图像等功能。
亲测有效！不需要代码，教你免费把stable diffusion 部署到云端
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利用阿里云FC和NAS实现Stable Diffusion云端部署，超快！免费！不需要写代码
阿里云免费使用stable diffusion三个月【ai生成图片】详细教程【保姆级】
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如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为：模型区域、功能区域、参数区域、出图区域。txt2img 为文生图功能，重点参数介绍：正向提示词：描述图片中希望出现的内容反向提示词：描述图片中不希望出现的内容Sampling method：采样方法，推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列，采样速度快Sampling steps：迭代步数，数值越大图像质量越好，生成时间也越长，一般控制在 30-50 就能出效果Restore faces：可以优化脸部生成。
适用于AIGC（人工智能生成内容）的服务器
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构建一台适用于AIGC（人工智能生成内容）的服务器，要求硬件和软件的高度协同，以确保高效运行大型深度学习模型。AIGC服务器通常需要处理大规模的数据和复杂的计算任务，如训练和推理深度神经网络。
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该阶段我们正式进入AI-绘画进阶实战学习，首先通过了解AI绘画定义与概述 ，AI绘画的应用领域 ，PAI绘画与传统绘画的区别 ，AI绘画的工具分类介绍的基本概念，以及AI绘画工具Midjourney、Stable Diffusion的使用方法，还有AI绘画插件和模板的使用为我们接下来的实战设计学习做铺垫。该阶段是项目演练阶段，大家通过使用之前学习过的AIGC基础知识，项目中分别应用到了新媒体、电子商务等岗位能帮助大家在主流的新媒体和电商平台引流和带货变现。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
阿里云【stablediffusion】模型使用说明
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Stable Diffusion是一种用于图像生成的人工智能技术，可以根据文本描述生成相应的图像。它基于Transformer语言模型，使用大型图像-文本数据集进行预训练，可以将图像与自然语言进行翻译，根据图像或文本描述生成新的图像。其主要特点包括开源、高质量、速度快、可控、可解释、多功能和可微调。我们知道这个模型在本地很吃电脑的配置，我们可以使用阿里云的提供的stablediffusion模型进行调用，可以先快速先体验这个模型。
AIGC：腾讯云服务器快速部署stable-diffusion环境，使用ChilloutMix模型进行画图
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3.在launch.py的代码中，由于腾讯源没有“torch==1.13.1+cu117“，导致需要从“–extra-index-url”的“https://download.pytorch.org/whl/cu117”中进行下载，速度非常慢。2.若希望使用其他SD模型（主要以.ckpt和.safetensors为主），都可以过直接下载或本地上传的方式放置在“stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion”文件夹中。购买GPU服务器，丰俭由人。
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新人注册送3090免费2小时时长用都可以用，从性价比和体验来说最推荐的是megaease，其次是端脑云，eSheep, 然后其他.关于stable diffusion：Stable Diffusion介绍OpenArt介绍提示词（Prompt） 工程介绍。
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AIGC：腾讯云GPU服务器助力AI体验：GFPGAN老照片修复
GIS摆渡人
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1.GPU云服务器是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。GPU 云服务器提供和标准CVM云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。2.GFPGAN旨在开发一种用于真实世界面部恢复的实用算法。它利用封装在预先训练的面部GAN（例如StyleGAN2）中的丰富多样的先验来恢复盲脸 （blind face restoration）。
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