基于函数计算一键部署 Stable Diffusion

一、资源方式介绍

本实验支持开通免费试用、个人账户资源两种实验资源方式。

  • 建议首次开通函数计算用户选择开通免费试用

  • 函数计算老用户选择个人账户资源

在实验开始前,请您选择其中一种实验资源,单击确认开启实验

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二、选择开通免费试用(函数计算首次开通用户)

1.领取函数计算FC试用额度

新客户0元试用资源额度如下:

2023年04月06日20:00之后开通函数计算的用户,可0元享老客户专享套餐,有效期3个月,总价值150元。套餐限购1次,内含四个试用包:50万vCPU*秒 + 100万GB*秒 + 400万次函数调用 + 10万GB*秒GPU。请注意:试用额度不支持抵扣公网出流量和磁盘使用量的费用。如您未购买相关资源包,公网出流量使用量和超出512 MB的磁盘使用量将计入按量付费。本体验涉及使用少量公网出流量和磁盘使用量,为了避免停机风险,请您确保账号中有至少1元余额”,具体计费情况请参考计费概述

1.1 在本实验页面下方卡片会展示本实验支持的试用规格,选择函数计算FC并单击立即试用

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1.2 首次开通函数计算的新客户,可以在函数计算新客首购套餐页面,单击立即购买

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2.领取文件存储NAS试用额度。

文件存储 NAS 0元试用资源额度如下:

文件存储 NAS 提供通用型 NAS资源包50GiB ,使用期限3个月。本实验使用性能型NAS,性能型NAS 5.47 50 GiB 通用型基准容量能抵扣50 ÷ 5.47 = 9.15 GiB 性能型 NAS 使用量。

2.1 在本实验页面下方卡片会展示本实验支持的试用规格,选择文件存储 NAS,并单击立即试用

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2.2 在文件存储NAS页面,单击立即购买

二、选择个人账户资源(无免费试用资格或函数计算老客户)

如果您没有免费试用资格或者在4月6日20:00前已开通函数计算服务,请您选择个人账户资源进行实验。

函数计算FC老客户

您有两种付费方式:

  • 方式一:您可以直接使用函数计算后付费开始实验,计费标准详情请参考计费概述请您仔细阅读计费标准,防止有意料之外的付费。

  • 方式二:本实验推荐您购买函数计算老客户专享套餐包,进行实验。额度如下:

2023年04月06日20:00之前开通函数计算的用户,可9.9元享老客户专享套餐,有效期3个月,总价值150元。套餐限购1次,内含四个试用包:50万vCPU*秒 + 100万GB*秒 + 400万次函数调用 + 10万GB*秒GPU。请注意:试用额度不支持抵扣公网出流量和磁盘使用量的费用。如您未购买相关资源包,公网出流量使用量和超出512 MB的磁盘使用量将计入按量付费。本体验涉及使用少量公网出流量和磁盘使用量,为了避免停机风险,请您确保账号中有至少1元余额”,具体计费情况请参考计费概述

具体操作为:

3.1 前往 函数计算产品详情页 。单击老客户专享套餐

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3.2 在函数计算老客首购套餐页面,单击立即购买

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文件存储NAS老客户

文件存储NAS老用户,可按量付费或购买NAS资源包进行体验,可参考计费概述

\2. 创建应用&安装模型

再次提醒本实验可领用下方卡片中的函数计算免费额度;首次开通函数计算的新客户,可以购买新客首购套餐;如您是函数计算老客户,可购买老客户专享套餐包(所有套餐包购买请查看第一步骤描述信息)。

请注意领用/购买套餐包进行实验,如选择后付费形式进行实验,请注意账户扣费。计费情况详情请参考计费概述

  1. 前往函数计算控制台

  2. 在左侧导航栏中,单击应用

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注意:如果您之前使用过应用中心,在单击应用之后出现类似于下面的页面,此时您可以单击创建应用继续流程。

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  1. 在单击应用/创建应用之后,您可以看到应用列表

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  1. 在应用页面,人工智能分类,选择“AI数字绘画stable-diffusion自定义模型版”,单击立即创建

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  1. 在创建应用页面,了解自动创建的资源,并且选择距离您最近的 地域

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\6. 根据实际需要,可以选择不同的绘图风格。内置模型仅供参考,后续如有需要,您可以上传自己的模型。

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\7. 此时还需要关注页面上角色名称部分,如果角色名检查缺失云产品的操作权限,请根据引导添加所需的权限

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此时需要单击前往授权进行授权,授权完成可能会提示:

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说明:如果您的角色名称已有相关权限,可忽略此步骤。

本次实验提供的镜像由Serverless Devs开源项目贡献者贡献,仅供您体验使用。您也可以使用自己的构建的镜像,构建方法详情请参见项目代码内的 README 文档。

\8. 确认以上信息无误后,点击创建应用

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\9. 仔细阅读应用创建提醒,确认并勾选已经知晓函数计算收费项目,阅读重要提醒。勾选“我已经了解上面内容,并同意上述描述”,点击“同意并继续部署”开始进行应用部署

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10.等待 Stable Diffusion 项目部署,整个过程大概需要2分钟左右

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\11. 部署完成后,您可以获得 Stable Diffusion 的访问域名,注意:由于未进行“初始化模型管理”此时您的 Stable Diffusion只能使用内置模型,不能自主换模型,如需自己更换模型请查看第 13步

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\12. 点击该域名,您便可以进入 Stable Diffusion 页面。点击生成,可以得到您的第一张图片。(启动后的第一张图需要加载模型,相对后续出图速度相对较慢)

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\13. 我们为您内置了一些常用的插件包括“ adetailer\roop\deforum\llul\all in one 等等。为了提升启动加载速度及出图速度这些插件默认关闭,您可以根据需要启用(勾选插件并点击 Apply and quit)插件。插件具体作用及使用方式请根据插件名检索相关的文档和教程。

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\14. 如果您需要上传自己的模型,可以在控制台点击 “初始化模型管理”

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\15. 存储模型需要使用阿里云另外一款产品,文件储存NAS 为另一款云产品,会产生额外的存储费用。NAS 新用户请务必先领用免费赠送资源后再创建。资源包默认赠送 9GiB 性能型 NAS (三个月免费资源包的 50GiB 需要除以 5.47 倍抵扣系数)。请阅读并了解可能产生的费用,并点击确认

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\16. 挂载 NAS 存储

如果您从未创建过 NAS或者首次部署,可选择自动配置,来授权我们自动为您创建 NAS 文件系统。

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如果您之前已有 NAS,可以选择“手动配置”,把您想要挂载的 NAS 放进去

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\17. 点击确认,等待模型管理初始化完成,大约需要 30秒-2分钟左右

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\18. 挂载NAS完成后,您可以在 应用详情——模型管理域名,进入模型管理工具界面,进行模型管理

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您也可以在在模型管理标签页进行模型管理,您可以快速跳转到 Stable Diffusion 特定目录,并且通过上传文件按钮传入您自定义的模型

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\19. 在管理工具页面,您可以查看函数基本信息、使用集成的 Stable Diffusion 页面、操作文件、通过内置的模型库快速下载模型、查看常见问题的解答

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\20. 上传模型(支持压缩文件上传和解压,具体操作可参考“ ControlNet 使用部分)

通过本地上传,您可以将电脑中已有的文件上传云端,通过离线上传,您可以将特定链接的文件上传至云端(位于海外的文件链接可能会由于网络波动导致传输失败)

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上传完成后,您可以点击Stable Diffusion 模型旁边的按钮刷看到您上传的文件,并在选择后使用新的模型

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\3. 使用模型库

使用模型库

为了方便大家快速下载和使用模型,我们集成了一些热门模型,您可以根据需要进行下载。

模型库使用说明

模型库功能由阿里云 OSS 提供,模型/数据集/文件均来源于第三方,不保证合规性,请您在使用前慎重考虑。这些模型均遵循creativeml-openrail-m或cc-by-nc-sa-4.0许可,请您也遵守该许可的约定。您还应严格遵守法律法规、第三方要求等,特别是不得利用本服务从事违法违规行为(如上传/输入/生成/下载/使用违法或不良信息等)。如您发现任何模型/数据集/文件等有问题,请及时联系我们处理。

相关模型介绍

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  1. 选择合适的模型,点击 下载模型 ,点击 下载选中的模型

注意:模型将会被下载至您的 文件管理(NAS) 中,这会产生一定的文件存储费用,具体计费见 阿里云文件存储 NAS

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  1. 开始下载,大概3秒左右即可下载完毕

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您也可以在传输列表观观察下载进度

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  1. 模型下载完毕,文件管理 /mnt/auto/sd/models/Stable-diffusion 已经保存的文件

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  1. 重启 Stable Diffusion 即可使用模型

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\4. 使用文字生成图片

使用文字生成图片

生成图片的操作方式非常简单,只需要在左侧的Prompt输入框中填入提示词,之后单击右侧的Generate按钮即可。

提示词就是生成图片的依据,既可以是描述需要生成内容的词,如:girl, sunset, forest 等;也可以是用于是描述图像属性的词,如:best quality, beautiful, masterpiece 等。我们甚至可以通过提示词选择图片生成的视角、光线、画风;人物的姿势、着装、表情;背景的内容等。

我们建议您加上画风描述词,让您的图片更加美观,如:Cyberpunk(赛博朋克),shinkai makoto(新海诚),Ghibli Studio(吉卜力),Paul Gauguin(梵高)等等

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在图片生成的过程中,我们可以在页面上看到生成过程的中间图片逐渐变得清晰。同时,也可以通过进度条直观的了解图片生成的进度和预估剩余时间。

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示例:

  1. Prompt输入框中,填入如下提示词,然后单击Generate

In a cyberpunk city, a girl is on the street, raining, light effect, Simon Stalenhag, Ian McQue, Ghibli Studio, Beeple, Kaino University

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  1. 您可以组合各类模型、Lara等玩法,解锁 AI生图的更多乐趣

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\5. 释放资源

释放资源

在实验完成之后,如果您需要长期使用,请忽略此步骤。如果您不需要长期使用,请按照如下步骤对资源进行释放。

  1. 释放函数计算。

1.1 在应用页面,找到您部署的应用,单击右侧操作列下的删除

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1.2 在删除应用对话框中,选择我一确定资源删除的风险,依旧要删除上面已选择的资源,然后单击删除应用及所选资源

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  1. 释放文件存储NAS。请注意这是个高危操作,因为可能会导您的数据丢失。 请您谨慎选择。

2.1 登录文件存储控制台,在文件系统列表页面,找Alibab-Fc开头到目标文件系统,在操作列,选择

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>删除

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2.2 移除挂载点及生效策略,然后单击删除

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\6. 计费参考

计费参考

本实验设计到两个产品的付费:阿里云函数计算,阿里云文件存储 NAS

1. 函数计算费用

1.1 流量费用(小额)

请您根据实际情况进行评估,更多计费详情,请请参考计费概述

磁盘使用量 和 公网出流量不包含在函数计算试用额度内, 只要使用SD必会产生小额费用,如果小明生成100张图,须付的费用为:

  • 公网出流量:5MB/每张图 * 100张图 = 500MB, 0.25元(0.50元/GB)

  • 磁盘使用量:0.0000017510GB5s生成一张图耗时100张图 = 0.008元(使用量>512 MB:超出部分0.00000175元/GB

1.2 函数计算资源费用

小明使用函数计算部署了 Stable Diffusion 大约要消耗多少函数计算资源呢?

函数计算配置:GPU 16 GB、vCPU 8 核、内存 32 GB

一、首次生成一张图所耗费的资源(冷启动):

GPU费用 >>> 16*(60+5) = 1040 GB-S

CPU费用 >>> 8*(60+5) = 520

内存费用>>> 32*(60+5) = 2080 GB-S

其中:60秒冷启动,5秒生成一张图。

二、后续生成一张图所耗费的资源(热启动):

GPU费用 >>> 16*(5) = 80 GB-S

CPU费用 >>> 8*5 = 40

内存费用 >>> 32*5 = 160 GB-S

其中:5s秒生成一张图。

三、假如小明0元购买了免费试用包,或老客专享资源包

资源包额度为:

vCPU试用额度:前50万vCPU*秒vCPU资源使用免费。

内存试用额度:前100万GB*秒内存资源使用免费。

函数调用试用额度:前400万次函数调用免费。

GPU试用额度:前10万GB*秒GPU资源使用免费。

那么小明可以生成的图片数量估计为:

GPU试用额度可生成图片数量:>>> 100000/80 = 1250张

CPU试用额度可生成图片数量:>>> 500000/40 = 12500张

内存试用额度可生成图片数量:>>> 1000000/160 = 6250张

最终小明在免费使用额度,可以免费生成1250张图。

  • 注意1:当小明领取了新人函数计算资源包后,可以免费使用104分钟sd-webui,超出104分钟后将开始付费

  • 注意2:**当小明无须SD-WEBUI生成图片时,请及时关闭SD-WEBUI使用界面!!!**进入SD-WEBUI使用界面就会产生计费,无论是否生成图片。

二、文件存储 NAS

小假如小明0元购买了文件存储 NAS 资源包,可上传多少个基础大模型或lora 模型呢?

文件存储NAS提供通用型 NAS资源包50GiB ,使用期限3个月。本实验使用性能型 NAS,性能型NAS 5.47 50 GiB通用型基准容量能抵扣50 ÷ 5.47 = 9.15 GiB性能型NAS使用量

假如基础大模型3.97G,Lora模型400MB,那么小明使用免费额度可以存储2个大模型,3个Lora模型。

\7. Lora 模型使用

我们看到其他人做的很漂亮的图,其实很大一部分是使用了lora模型构建的,在这里介绍一下如何安装使用。

我们可以从LiblibAI·哩布哩布AI-中国领先的AI创作平台下载lora模型到本地,然后把它上传到/mnt/auto/sd/models/Lora/ 目录。

  1. 前往LiblibAI·哩布哩布AI-中国领先的AI创作平台,进行基础模型的筛选。

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  1. 切换到lora。

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  1. 选择其中的一个模型并进行下载。

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  1. 下载完毕后可以更改一下名称,然后上传至mnt/auto/sd/models/lora。

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  1. 接下来前往WebUI,选择右上角小图标,可以看到您安装的lora模型文件。

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  1. 回到liblibai,复制一下图片生成信息。

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  1. 然后就是调参,先选中LoRA,此时正向提示词有相应的变化。

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  1. 接下来按照我们复制下来的参数进行输入,注意复制参数的lora部分需要去掉,因为我们修改了名字。参数调好开始静待生成。

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  1. 生成类似下图。

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\8. ControlNet 使用

ControlNet 包含插件和模型两部分。为了降低费用消耗,建议先下载到本地后,通过 admin 上传至 NAS。

  1. ControlNet 插件地址

项目地址:GitHub - Mikubill/sd-webui-controlnet: WebUI extension for ControlNet

进入页面后,点击右侧绿色的 Code 按钮,并选择 Download ZIP 下载插件代码

(Github 为境外网站,连接可能不稳定,遇到问题可以尝试重试解决)

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  1. 下载完成后,通过管理工具上传您的下载的 zip 包

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  1. 刷新下当前目录内容,并将 controlnet 解压到当前目录。

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  1. 等待解压完成后会自动刷新,此时可以看到解压好的目录

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  1. 进入目录后,将其中的内容剪切或复制至上一层

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  1. 在上一层目录粘贴

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  1. 最终形式如下(此时可以删掉刚才上传的 zip 包以及随机名称的文件夹)

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  1. 回到 Stable Diffusion,重新加载 WebUI,而后刷新页面

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  1. 确保扩展插件目录已存在 sd-webui-controlnet,应用并重启用户页面

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  1. 此时可以看到您的页面上已经有了 ControlNet 配置项

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接下来需要下载 SD 需要的模型,进入 HuggingFace,可以看到 ControlNet 官方模型列表

lllyasviel/ControlNet-v1-1 at main

  1. 这里我们以 OpenPose 为例,右键 下载按钮,点击复制链接

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  1. 进入 ControlNet 目录,将上面的文件离线上传。由于 HuggingFace 为境外网站,您可能需要多等待一会时间。也可以先下载到本地后再进行上传。

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需要注意的是,OpenPose 还需要一些预处理器,为了提升出图效率并降低费用,建议这些也手动下载

对应地址

下载地址 存放目录
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/body_pose_model.pth /mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/body_pose_model.pth
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/hand_pose_model.pth /mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/hand_pose_model.pth
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/facenet.pth /mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/facenet.pth

除此之外,如果您需要编辑姿势,还需要安装姿势编辑器插件

插件的地址为 GitHub - huchenlei/sd-webui-openpose-editor: Openpose editor for ControlNet. Full hand/face support.

插件安装完成后,在 Release 列表,您还需要下载并上传解压 dist.zip 到 sd-webui-openpose-editor 目录

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重载 WebUI 后,您就可以正常使用 OpenPose 功能了

如下图,您需要先上传一张图片,勾选“启用”和“Allow Preview”,选择 “预处理” 为 “openpose_full” 和 “模型” 为 “control_v11p_sd15_openpose”

而后点击他们中间的按钮,即可生成姿势

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通过姿势右下角的 edit,您可以自由修改姿势关键节点,并在文生图过程中得到满足姿势的图片

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转载自blog.csdn.net/m0_63722685/article/details/132476955