stable diffusion在autodl云端部署详细步骤教程

我是Stable Diffusion攻略的小编，很高兴为您提供AutoDL云端部署的详细步骤教程。AutoDL是一个出色的机器学习平台，但在使用之前，您需要了解一些操作流程。在这篇文章中，我将为您详细解释如何在AutoDL云端部署Stable Diffusion模型，以便您能够享受到强大的图像生成能力。

一、AutoDL云端部署操作流程

在AutoDL云端部署Stable Diffusion之前，您需要按照以下步骤进行操作：

Step 1：登录/注册

首先，访问AutoDL官网：，然后点击右上角的登录/注册按钮以注册一个账号。对于学生用户，注册后，您可以享受炼丹会员的折扣。您还可以选择使用微信扫码登录，使流程更加简便。

Step 2：账号充值

登录后，您需要在控制台页面充值账户。这是因为如果您的余额不足，将无法提交主机请求。充值金额可以根据您的需求自定义，同时，AutoDL还支持发票开具，方便公司的报销流程。

Step 3：创建实例

充值完成后，您可以进入容器实例列表页面，选择一个数字进入实例创建页面。在创建页面中，您需要进行以下设置：

• 计费方式：根据您的需求选择计费方式，按量计费是一种常见的选择。
• 选择地区：选择距离您最近的GPU地区。
• GPU型号：根据您的经济实力选择合适的GPU型号。
• GPU数量：通常情况下，不需要进行筛选。
• 数据盘：保持默认设置。

此外，选择社区镜像时，请搜索并选择”stable-diffusion-webui”镜像，通常选择AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/NovelAI-Consolidation-Package-3.1:v6这个镜像是最简单和最常见的选择。

完成上述设置后，点击”立即创建”。创建成功后，您将被重定向到实例列表页面。如果主机已被他人抢走，您需要刷新页面重新选择主机。

Step 4：运行WebUI

实例创建完成后，返回容器实例列表页面，等待实例状态从”创建中”变为”运行中”，这可能需要大约1分钟。一旦状态变为”运行中”，点击”快捷工具 – JupyterLab”。

在JupyterLab中，您可以简单地运行Stable Diffusion模型，无需额外的代码调整。只需按照作者提供的操作说明进行以下步骤：

1. 选中第一行代码，然后点击三角符号以运行代码。
2. 运行完成后，刷新页面。
3. 在右上角选择”python 3(ipykernel)”，然后选择”xL_env”。
4. 选中第二行代码，然后再次点击三角符号以运行代码。

按照上述步骤，完成所有操作，然后切换到”启动WebUI”。

Step 5：启动Stable Diffusion的WebUI页

在”启动WebUI”页面中，您需要进行以下设置：

• 用户名和密码：这是用于后续访问WebUI的凭据，您可以填写自己的用户名和密码，或者系统会生成随机的用户名和密码。
• 运行目录：保持默认数据盘即可。
• 运行方式：默认选择正常版。
• 开启参数：建议勾选”图片反推文本”、”xformers极大改善内存消耗和速度”、”允许WebUI使用安装扩展功能”。

完成以上设置后，点击”运行WebUi”按钮，代码将自动运行。等待大约1分钟，当您看到URL: http://127.0.0.1:6006出现在页面中时，表示运行成功。此时不需要进行其他操作，也不要关闭当前页面，而是点击容器实例页面。

在容器实例列表页面，找到您创建的实例，然后点击”自定义服务”。

如果您还未进行实名认证，您可能会看到”实名认证”的弹窗，需要先进行实名认证。

点击”访问”，WebUI页面将自动打开。在此页面，输入用户名和密码，然后点击”Login”。

成功登录后，您将进入Stable Diffusion的WebUI界面，现在您可以开始享受图像生成的乐趣！

结尾

通过本文，您现在已经了解了如何在AutoDL云端部署Stable Diffusion模型，为您的图像生成任务提供了一个强大的工具。请注意，Stable Diffusion的模型会影响画风和图片质量，云部署后，您将拥有一个基础模型，生成的图片质量一般。如果您希望获得更多风格或高质量的图像，您可以考虑安装其他模型。