Stable Diffusion 系列（1）在 Ubuntu 系统下部署

我使用的 MistGPU 上的服务，临时测试 AI 很方便。

确认已安装 CUDA

$ nvcc --version


$ nvidia-smi

使用 conda 创建环境

$ conda create -n webui python=3.10.6

$ conda activate webui

Git 换源

git config --global url."http://gh.mistgpu.com:81/".insteadOf "https://github.com/"

UI 项目

stable-diffusion-webui 是比较成熟的项目，现在很多人在用。

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

进入文件夹：

cd stable-diffusion-webui

查看源

$ pip config list
global.format='columns'
global.index-url='https://mirrors.bfsu.edu.cn/pypi/web/simple'
(webui)

下载模型

基础模型：runwayml/stable-diffusion-v1-5

# 下载后放置到 models/ 目录下
cp /data/v1-5-pruned-emaonly.ckpt stable-diffusion-webui/models/

安装依赖

我在安装时，国内源还没有同步 gradio 3.23 版本，看网上的建议可以将两个依赖中的文件修改为 3.22

在 stable-diffusion-webui 项目下执行

# 修改 gradio==3.23 为 gradio==3.22
$ pip3 install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

$ pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

可以用以下命令安装 3.23 的包

pip3 install --upgrade gradio==3.23 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装 PyTorch

如果在国内机器上如果下载 pytorch 很慢，可以先下载到机器节省时间。

链接：https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch-1.13.1%2Bcu117-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

$ /home/mist/stable-diffusion-webui/venv/bin/pip3 install ../torch-1.13.1%2Bcu117-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

$ /home/mist/stable-diffusion-webui/venv/bin/pip3 install torchvision==0.14.1+cu117  --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

修改端口

编辑 webui-user.sh, 内容如下

# 如果只需要修改端口
export COMMANDLINE_ARGS="--port 23105"

# 绑定 0.0.0.0 端口，同时修改端口
export COMMANDLINE_ARGS="--listen --port 23105"

启动

bash ./webui.sh

备忘

程序自动下载这些内容，可以手动执行查看到进度。

"git" clone "https://github.com/CompVis/taming-transformers.git" "/home/mist/stable-diffusion-webui/repositories/taming-transformers"

"git" clone "https://github.com/sczhou/CodeFormer.git" "/home/mist/stable-diffusion-webui/repositories/CodeFormer"

"git" clone "https://github.com/salesforce/BLIP.git" "/home/mist/stable-diffusion-webui/repositories/BLIP"

启动后看到 “http://0.0.0.0:23105” 即可通过浏览器访问。

如果你使用的 MistGPU，服务默认暴露的端口是 SSH 端口号 + 4，例：“http://gpu20.mistgpu.xyz:23105”

接下来，体验 Stable Diffusion 的乐趣吧～（默认的 v1-5-pruned-emaonly 模型效果一般，不要抱太多期望，想要更好的效果需要对模型和 Prompt 有更多的了解）

基本使用

先让 ChatGPT 给一个描述

This is a cozy pink house located in a quiet neighborhood. The exterior of the house is painted in a light pink color, complemented by white wooden windows and doors. The front yard features a lush green lawn, surrounded by various colorful flowers and green shrubs. There is a white rocking chair on the porch, inviting people to sit and enjoy the beautiful surroundings.

这是一个温馨的粉色房子，位于一个安静的社区中。房子外墙是淡粉色的，配有白色的木制窗户和门。前院中有一片绿油油的草坪，周围种植着各种色彩鲜艳的鲜花和绿色的灌木。门廊上有一把白色的摇椅，让人可以坐下来欣赏周围的美景。

然后用 Stable Diffusion 生成

后续有时间再研究 Prompt 及其它模型。

参考