【AI绘画】免费GPU Tesla A100 32G算力部署Stable Diffusion

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  • 个体差异: 不同的计算机环境、操作系统版本和其他因素可能导致实际操作效果有所不同。读者在实践中可能需要进行适当的调整。

  • 建议备份: 在进行重要操作之前,建议读者备份其数据和设置,以防万一发生意外情况。

  • 社区支持 : 读者如果遇到问题,建议参考相关软件的官方社区或论坛,以获取更多帮助。

    文章目录

      • 免责声明
      • [1. 引言](#1. 引言)
        • [1.1 什么是Stable Diffusion](#1.1 什么是Stable Diffusion)
        • [1.2 AI Studio学习与实训社区](#1.2 AI Studio学习与实训社区)
      • [2. 注册AI Studio账号](#2. 注册AI Studio账号)
        • [2.1 通过邀请链接注册](#2.1 通过邀请链接注册)
        • [2.2 领取免费算力](#2.2 领取免费算力)
      • [3. 创建Notebook项目](#3. 创建Notebook项目)
        • [3.1 选择基础版](#3.1 选择基础版)
        • [3.2 配置环境](#3.2 配置环境)
      • [4. 拉取Stable Diffusion代码](#4. 拉取Stable Diffusion代码)
      • [5. 更换pip镜像](#5. 更换pip镜像)
      • [6. 安装依赖](#6. 安装依赖)
        • [6.1 运行安装脚本](#6.1 运行安装脚本)
        • [6.2 解决网络问题](#6.2 解决网络问题)
      • [7. 内网穿透](#7. 内网穿透)
        • [7.1 ngrok内网穿透](#7.1 ngrok内网穿透)
        • [7.2 natapp内网穿透(国内速度较快)](#7.2 natapp内网穿透(国内速度较快))
      • [8. 项目目录结构](#8. 项目目录结构)
        • [8.1 插件保存位置](#8.1 插件保存位置)
        • [8.2 模型保存位置](#8.2 模型保存位置)
      • [9. 结论](#9. 结论)
        • [9.1 成功部署Stable Diffusion](#9.1 成功部署Stable Diffusion)
        • [9.2 后续探索](#9.2 后续探索)

1. 引言

1.1 什么是Stable Diffusion

Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成工具,它使用扩散模型生成高质量的图像。该项目由AUTOMATIC1111开发并在GitHub上开源。

1.2 AI Studio学习与实训社区

AI Studio是百度推出的一个在线AI学习与实训社区,提供免费的GPU算力支持,用户可以在此平台上进行深度学习的项目开发和部署。

2. 注册AI Studio账号

2.1 通过邀请链接注册

点击以下链接注册AI Studio账号:AI Studio注册链接

2.2 领取免费算力

成功注册账号后,点击"我的创作",可以领取免费算力。

3. 创建Notebook项目

3.1 选择基础版

点击"创建项目",选择"Notebook",然后选择"基础版"。

3.2 配置环境

-

创建一个notebook项目

选择基础版我们先配环境

4. 拉取Stable Diffusion代码

在Notebook中运行以下命令,拉取Stable Diffusion代码:

bash 复制代码
git clone https://gitclone.com/github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

5. 更换pip镜像

在Notebook中运行以下命令,更换pip镜像源为阿里云:

bash 复制代码
mkdir -p ~/.pip
cat <<EOF > ~/.pip/pip.conf
[global]
timeout = 6000
index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
trusted-host = mirrors.aliyun.com
EOF

如果需要重新生成pip配置文件,可运行以下命令删除原有配置文件:

bash 复制代码
rm -rf ~/.pip

6. 安装依赖

6.1 运行安装脚本

进入stable-diffusion-webui目录,运行安装脚本:

bash 复制代码
cd stable-diffusion-webui/
./webui.sh --skip-torch-cuda-test

这里下载可能非常缓慢,你可以点击链接在本地先下载再上传直接安装whl

这里我发现Stable Diffusion同样恰好通过创建虚拟环境得以可配置PyTorch环境,虚拟环境位于stable-diffusion-webui/models/venv
【深度学习】不用Conda在PP飞桨Al Studio三个步骤安装永久PyTorch环境

或者多次Ctrl+Z重试切换到更好的网络

这里已经配置成功,可以看到尝试链接huggingface下载初始模型,由于我们连接不上这个网站,所以会一直卡到超时自动结束,你可以在他指定的文件夹创一个同名空文件暂时替代,或者自行上传模型。

/home/aistudio/stable-diffusion-webui/models/新建一个

v1-5-pruned-emaonly.safetensors

可以看到连接超时后仍然自动运行

6.2 解决网络问题

由于AI Studio的网络环境问题,可能会导致安装过程中下载依赖包很慢或下载失败。可以尝试多次运行安装脚本,或者手动下载依赖包并上传到Notebook中进行安装。

7. 内网穿透

7.1 ngrok内网穿透

https://ngrok.com/

注册获取<your_authtoken>,不能用QQ邮箱注册

在Notebook中运行以下命令,下载并安装ngrok:

bash 复制代码
wget https://bin.equinox.io/c/bNyj1mQVY4c/ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz
chmod +x ngrok
ngrok config add-authtoken  <your_authtoken>
./ngrok http 7860

注意:需要在ngrok官网注册账号并获取authtoken。

通过内网穿透得到的的Forwarding链接,你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion

7.2 natapp内网穿透(国内速度较快)

在Notebook中运行以下命令,下载并安装natapp:

bash 复制代码
wget https://cdn.natapp.cn/assets/downloads/clients/2_4_0/natapp_linux_amd64/natapp

注意:需要在natapp官网注册账号并获取配置文件。

natapp要实名认证,提前设置映射端口

Web协议,7860端口

注册购买后获得<your_authtoken>

bash 复制代码
chmod +x natapp
./natapp -authtoken=<your_authtoken>

通过内网穿透得到的的Forwarding链接,你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion

8. 项目目录结构

8.1 插件保存位置

Stable Diffusion的插件保存在stable-diffusion-webui/extensions目录下。

8.2 模型保存位置

Stable Diffusion的模型保存在stable-diffusion-webui/models目录下。

我们看一下项目目录

插件保存在这

模型保存在这

9. 结论

9.1 成功部署Stable Diffusion

按照以上步骤,就可以成功在AI Studio上部署Stable Diffusion,并利用免费的Tesla A100 GPU算力进行AI绘画。

9.2 后续探索

在成功部署Stable Diffusion之后,可以尝试使用不同的模型和插件,进行更多的AI绘画创作。同时,也可以结合其他的深度学习技术,进一步提高生成的图像质量。

你可以通过创建数据集wgetgit下载你需要的模型或插件

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