【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解

一、前言

二、AI绘图大模型概述

[2.1 AI绘图大模型介绍](#2.1 AI绘图大模型介绍)

[2.2 AI绘图大模型特点](#2.2 AI绘图大模型特点)

[2.3 AI绘图大模型优势](#2.3 AI绘图大模型优势)

三、主流的AI绘图大模型介绍

[3.1 Midjourney](#3.1 Midjourney)

[3.1.1 Midjourney介绍](#3.1.1 Midjourney介绍)

[3.1.2 Midjourney功能特点](#3.1.2 Midjourney功能特点)

[3.1.3 Midjourney使用场景](#3.1.3 Midjourney使用场景)

[3.2 Stable Diffusion](#3.2 Stable Diffusion)

[3.2.1 Stable Diffusion介绍](#3.2.1 Stable Diffusion介绍)

[3.2.2 Stable Diffusion特点](#3.2.2 Stable Diffusion特点)

[3.2.3 Stable Diffusion应用场景](#3.2.3 Stable Diffusion应用场景)

[3.3 Adobe Firefly](#3.3 Adobe Firefly)

[3.3.1 Adobe Firefly功能特点介绍](#3.3.1 Adobe Firefly功能特点介绍)

[3.3.2 Adobe Firefly使用场景](#3.3.2 Adobe Firefly使用场景)

[3.4 DALL·E](#3.4 DALL·E)

[3.4.1 DALL·E 介绍](#3.4.1 DALL·E 介绍)

[3.4.2 DALL·E 特点](#3.4.2 DALL·E 特点)

[3.4.3 DALL·E 技术背景](#3.4.3 DALL·E 技术背景)

[3.4.4 DALL·E 应用场景](#3.4.4 DALL·E 应用场景)

[四、基于AutoDL部署Stable Diffusion](#四、基于AutoDL部署Stable Diffusion)

[4.1 部署Stable Diffusion环境说明](#4.1 部署Stable Diffusion环境说明)

[4.2 AutoDL 介绍](#4.2 AutoDL 介绍)

[4.2.1 AutoDL 特点](#4.2.1 AutoDL 特点)

[4.3 AutoDL 部署Stable Diffusion过程](#4.3 AutoDL 部署Stable Diffusion过程)

[4.3.1 注册账号](#4.3.1 注册账号)

[4.3.2 实名认证与充值](#4.3.2 实名认证与充值)

[4.3.3 创建实例](#4.3.3 创建实例)

[4.3.4 选择合适版本的镜像](#4.3.4 选择合适版本的镜像)

[4.3.5 前置环境配置](#4.3.5 前置环境配置)

[4.3.6 运行启动器](#4.3.6 运行启动器)

[4.3.7 打开Stable Diffusion使用控制台](#4.3.7 打开Stable Diffusion使用控制台)

[4.4 实用工具](#4.4 实用工具)

五、写在文末

一、前言

随着开源大模型的兴盛，AI绘图大模型火热程度也越来越高，并且在众多的领域开始逐步商用，市面上也陆续出现了很多功能强大的AI绘图大模型，本文以开源大模型Stable Diffusion为例进行说明。

二、AI绘图大模型概述

2.1 AI绘图大模型介绍

AI绘图大模型是指利用人工智能技术，特别是深度学习算法来生成图像的模型。这些模型通常能够根据文本描述或其他形式的输入生成相应的图像，具有较高的艺术价值和技术含量。

2.2 AI绘图大模型特点

以下是一些典型的AI绘图大模型的特点

大规模数据训练
- 这些模型通常是在大规模的图像数据集上进行训练，以便学习到丰富的视觉特征和模式。
多模态能力
- 一些绘图大模型具备多模态的能力，即可以从多种类型的数据（如文本、音频、视频等）中生成图像。
复杂的神经网络架构
- 这些模型往往采用复杂的神经网络架构，如Transformer、ResNet等，来捕捉图像中的高级抽象特征。
预训练与微调
- 许多绘图大模型会经历预训练和微调两个阶段。预训练阶段通常使用大量未标注数据来学习通用特征表示，而在微调阶段则会在特定任务上进一步优化模型。
高计算需求
- 训练和运行这些模型通常需要大量的计算资源，如GPU或TPU等高性能计算硬件。

2.3 AI绘图大模型优势

AI绘图大模型具有如下显著优势

强大的生成能力
- AI绘图大模型可以生成高质量、高分辨率的图像，并且可以根据输入文本或其他形式的提示生成对应的图像。
多样化的风格
- 这些模型可以模仿多种艺术风格，从写实到抽象，从传统绘画到现代数字艺术。
创新的设计辅助
- 在设计领域，AI绘图模型可以作为设计师的辅助工具，帮助他们快速产生概念草图或者完整的艺术作品。
高效的图像编辑
- 除了生成图像，一些模型还提供了图像编辑功能，如局部修改、风格转换等。
跨领域应用
- AI绘图模型的应用范围非常广泛，包括但不限于游戏开发、动画制作、广告设计、建筑设计等多个行业。
易于集成
- 许多AI绘图模型都提供了API接口或者可以直接在云端服务中使用，使得它们很容易被集成到现有的工作流程中。
实时反馈
- 用户可以即时看到模型生成的结果，并根据需要进行调整，提高了创作效率。

这些特点和优势使得AI绘图大模型成为了当前创意产业中的重要工具，不仅能够加速创作过程，还能激发新的创意方式。然而，值得注意的是，随着技术的发展，也应该关注到AI绘图可能带来的版权问题、隐私保护以及伦理道德等方面的影响。

三、主流的AI绘图大模型介绍

近几年，随着AI大模型技术的成熟，以及算力的逐步提升，市面上涌现出一批优秀的开源AI绘图大模型工具，下面选取几种主流的AI绘图大模型加以说明。

3.1 Midjourney

3.1.1 Midjourney介绍

Midjourney 是一家位于美国加州旧金山的人工智能公司，成立于2021年，以开发基于AI的图像生成工具而知名。Midjourney 的主要产品是一款基于人工智能的图像生成工具，允许用户通过输入文本描述来自动生成相应的图像。这一工具的特点包括高质量图像生成、简单易用、个性化风格支持、无需专业技能即可使用、灵活的授权选项以及强大的开放API。中文网站：MJ中文站 - 专业AI绘图网站

3.1.2 Midjourney功能特点

Midjourney的主要功能和特点总结如下：

高质量图像生成
- Midjourney 可以根据用户提供的描述，生成具有高度真实感和艺术性的图像。
简单易用
- 用户只需输入描述性的文本，Midjourney 即可自动完成图像生成，操作简单快捷。
个性化风格
- 用户可以选择不同的艺术风格，比如模仿著名艺术家的作品风格，如安迪·沃霍尔、达芬奇、达利和毕加索等。
无需专业技能
- Midjourney 对用户的专业技能要求不高，任何人都可以轻松使用，不需要具备专业的设计或编程知识。
灵活的授权选项
- 用户可以根据自身需求选择合适的授权方案，适用于个人项目或是商业用途。
强大的开放API
- 开发者可以利用Midjourney提供的API将图像生成功能集成到自己的应用程序中，扩展其功能。

3.1.3 Midjourney使用场景

Midjourney使用场景众多，下面列举了一些常用的应用场景

内容创作：作家、博客作者、社交媒体经理等可以用它来创建配图。
UI/UX设计：设计师可以用它来快速生成设计原型中的图像元素。
书籍插画：为出版物提供快速且低成本的插图解决方案。
广告设计：广告制作人可以用来快速创建广告素材。
游戏资源：游戏开发者可以利用它来生成游戏中的图像资源。

Midjourney 作为一个新兴的AI绘图工具，在短时间内获得了广泛的使用，并且随着技术的不断进步，它正逐渐拓展其业务范围，不仅限于软件层面，也开始涉足硬件开发。

3.2 Stable Diffusion

3.2.1 Stable Diffusion介绍

Stable Diffusion 是一个开源的人工智能模型，用于生成图像。它是由 Stability AI 团队开发的，该模型基于扩散模型（Diffusion Model）原理，该原理是一种能够生成高质量图像的概率模型。Stable Diffusion 的一大特点是它的开源性质，这意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发这个模型，这对于促进研究和创新是非常有利的。

StableDiffusion 2024官方中文版

3.2.2 Stable Diffusion特点

Stable Diffusion具备如下特点：

开源
- Stable Diffusion 是完全开源的，这使得研究人员和开发者可以查看和修改其源代码，促进了技术的透明度和社区合作。
高性能
- 尽管是开源的，Stable Diffusion 仍然能够生成高质量的图像，其性能与许多专有的图像生成模型相当甚至更好。
用途广泛
- 该模型不仅可以用于图像生成，还可以用于图像修复、超分辨率、风格迁移等多种图像处理任务。
使用门槛低
- 相比于其他图像生成模型，Stable Diffusion 在计算资源上的需求相对较低，可以在普通的GPU上运行，这降低了使用门槛。
可定制性好
- 用户可以根据自己的需求对模型进行微调，以适应特定的任务或风格。
社区活跃
- 由于其开源特性，Stable Diffusion 拥有一个活跃的开发者社区，这有助于模型的持续改进和支持。

3.2.3 Stable Diffusion应用场景

Stable Diffusion具备丰富的使用场景，如下

艺术创作：艺术家可以利用Stable Diffusion来创造独特的视觉效果。
设计辅助：设计师可以快速生成设计概念图或原型。
科学研究：研究人员可以使用该模型来生成模拟数据或进行数据增强。
教育：教育工作者可以使用它来生成教学材料或可视化工具。

Stable Diffusion 是一款功能强大且灵活的图像生成工具，它的开源特性和高性能使其成为学术界和工业界广泛应用的选择。随着社区的不断贡献和技术的进步，Stable Diffusion 有望在未来继续发展和完善。

3.3 Adobe Firefly

Adobe Firefly 是由Adobe公司开发的一款创意生成式人工智能工具。这款工具最初发布于2023年3月22日，旨在帮助设计师和创意专业人士更高效地创作图像、文本效果和其他多媒体内容。

3.3.1 Adobe Firefly功能特点介绍

Adobe Firefly具备如下功能

图像生成
- 用户可以通过简单的文本描述来生成图像内容。例如，输入一段描述性的文字，Firefly 就能生成相应的图像。
文本效果生成
- Firefly 支持生成文本效果，包括字体样式、布局和视觉风格等，这为设计师提供了更加丰富的文本设计选择。
创意辅助
- Firefly 提供了构思、创作和沟通的新方式，帮助创意人员快速将想法转化为实际作品。
工作流程改进
- 通过自动化某些创意任务，Firefly 显著改善了创意工作流程，提高了创作效率。
多平台支持
- Firefly 可以通过网页端使用，无需下载额外的软件，使得创作过程更加便捷。
风格多样化
- 用户可以调整图像的风格、颜色、光照等属性，创造出符合具体需求的独特视觉效果。

3.3.2 Adobe Firefly使用场景

总结来说，Adobe Firefly具备如下使用场景

图像设计：包括广告、海报、宣传册等平面设计需求。
文本设计：为PPT、报告、杂志等文档提供富有创意的文本效果。
视频编辑：Firefly 还支持自动剪辑工具，可以依据输入的文字和指令自动生成视频内容，包括背景音乐、音效匹配、视频调色等。
3D图像生成：虽然初始版本主要集中在图像和文本效果生成上，但后续计划扩展至3D模型生成等功能。
**未来发展：**集成Adobe生态系统：Firefly 计划与Adobe其他产品（如Photoshop、Illustrator、Premiere Pro等）深度整合，形成更加紧密的工作流。

Adobe Firefly 代表了Adobe对于未来创意工作的愿景------通过AI技术赋能创意人士，让他们能够更加专注于创意本身，而不是繁琐的技术细节。随着技术的进步和功能的不断完善，Adobe Firefly 预计将成为创意行业中的重要工具之一。

3.4 DALL·E

3.4.1 DALL·E 介绍

DALL·E 是由 OpenAI 开发的一种人工智能系统，专门用于根据文本描述生成图像。这个名字结合了迪士尼电影中的机器人WALL·E和西班牙超现实主义画家Salvador Dalí的名字，暗示了其生成图像的能力既有创造性的元素也有超现实主义的风格。

3.4.2 DALL·E 特点

DALL·E主要有如下特点

文本到图像的转换
- DALL·E 可以接受自然语言描述的文本输入，并据此生成相应的图像。例如，它可以生成像"穿着燕尾服抽雪茄的臭鼬"这样的复杂图像。
高质量图像生成
- 生成的图像通常具有较高的分辨率和质量，能够展现复杂的细节和色彩。
多样性
- DALL·E 可以根据相同的文本描述生成不同风格和视角的图像，提供了多样化的选择。
多模态能力
- 除了文本到图像的转换，DALL·E 2（第二代模型）还能够进行图像到图像的转换，即对现有图像进行修改或合成新图像。
无痕编辑
- DALL·E 2 具备无痕编辑能力，可以无缝地在现有图像中添加、删除或替换对象，使编辑后的图像看起来自然。

3.4.3 DALL·E 技术背景

神经网络架构：DALL·E 使用了Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）中表现优秀的神经网络模型。
训练数据：DALL·E 是在大量的文本-图像对数据集上进行训练的，从而学习到了文本描述与图像之间的映射关系。
生成过程：DALL·E 在生成图像时，会先生成一个较小的预览图像，然后通过一系列步骤放大并细化这个图像，直到达到所需的分辨率和细节水平。

3.4.4 DALL·E 应用场景

DALL·E 在下面的场景中得到了广泛的使用

创意设计：设计师可以利用DALL·E 来快速生成概念图或进行头脑风暴。
插图制作：书籍、文章、网站等需要插图的地方可以使用DALL·E 自动生成图像。
教育与科普：用于制作教育材料中的插图，特别是科学或技术领域的复杂概念。
娱乐与媒体：可用于生成电影、游戏、动画等媒体内容中的视觉元素。

DALL·E 和 DALL·E 2 的推出标志着人工智能在图像生成领域的重大进步，同时也引发了关于版权、隐私以及伦理等方面的讨论。随着技术的不断发展，这类AI系统在未来的应用将会越来越广泛。

四、基于AutoDL部署Stable Diffusion

4.1 部署Stable Diffusion环境说明

部署 Stable Diffusion 需要一定的环境配置，下面是基本的环境要求

操作系统
- Linux 或 macOS 是最常见的选择，Windows 也可以使用，但通常不是首选。
Python环境：
- Python 3.7+ 是必须的，建议使用 Python 3.8 或更高版本。
CUDA/GPU支持：
- 对于高性能的图像生成任务，建议使用带有 NVIDIA CUDA 支持的 GPU。至少需要支持 CUDA 10.1 或更高版本。
内存和存储空间：
- 至少需要 16GB 的 RAM。
- 至少需要 20GB 的可用磁盘空间用于安装依赖库和模型文件。

4.2 AutoDL 介绍

AutoDL（Automated Deep Learning）是一个旨在简化深度学习模型构建、训练和优化过程的研究领域和工具集合。AutoDL 的目标是通过自动化机器学习（AutoML）技术，让非专家也能利用深度学习解决各种问题，同时让专家能够更专注于高级别的设计和创新工作。

4.2.1 AutoDL 特点

AutoDL（Automated Deep Learning）是指自动化深度学习，它涵盖了自动化的模型设计、训练、优化等多个方面，旨在简化和加速深度学习模型的开发和部署过程。以下是AutoDL的一些主要特点：

自动化架构搜索（NAS）
- 自动设计模型：AutoDL 使用算法自动探索潜在的神经网络架构，从而找到最适合特定任务的模型结构。
- 减少人工干预：通过自动化架构搜索，可以减少人工设计模型所需的时间和精力，使得模型设计过程更加高效。
超参数优化（HPO）
- 优化模型性能：自动调整模型训练过程中的超参数，如学习率、批大小、优化器类型等，以找到最优的设置组合。
- 提高效率：通过自动化超参数优化，可以避免手动调参带来的试错周期，从而提高开发效率。
自动特征工程（AFE）
- 简化数据预处理：自动从原始数据中提取有用的特征，简化数据预处理阶段，提高模型训练的效率。
- 增强模型表现：自动特征工程可以发现数据中的隐藏模式，有助于提高模型的表现。
模型压缩与加速
- 降低部署成本：通过量化、剪枝等技术减少模型大小，优化模型以适合边缘设备或移动设备的部署需求。
- 加速推理过程：模型压缩可以提高推理速度，使得模型在实际应用中更加高效。
自动模型融合
- 提高预测准确性：结合多个模型的优势，通过集成学习的方式提高预测准确性。
- 增强鲁棒性：模型融合可以减少单一模型的过拟合风险，提高系统的鲁棒性。
使用简单
- 降低门槛：通过提供用户友好的界面和工具，AutoDL 使得即使是没有深厚机器学习背景的用户也能使用深度学习技术。
- 标准化流程：标准化的流程和工具可以促进团队成员之间的协作，提高整体工作效率。
支持多种应用场景
- 广泛适用性：AutoDL 可以应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域，具有广泛的应用前景。
- 适应性：AutoDL 能够根据不同应用场景的特点，自动调整模型设计和训练策略，以适应不同的任务需求。
持续优化
- 动态调整：AutoDL 系统可以随着时间的推移，根据反馈和新的数据动态调整模型和参数，保持模型的竞争力。
- 迭代改进：通过持续的数据收集和模型评估，AutoDL 能够不断迭代改进模型，确保其始终处于最佳状态。