最近发现大家都在体验AIGC的Stable Diffusion 文生图模型，很多博主也分享了详细的本地部署保姆级教程。
为什么选择本地部署Stable Diffusion
因为没有生成数量的限制，不用花钱，不用被NSFW约束，生成时间快，不用排队，自由度高，插件丰富，功能众多，可以调试和个性化的地方也更多。
但对于单纯想体验的“小白”来说，本地部署依旧难以上手，并且对电脑配置也有一定要求。
- 电脑需要拥有NVIDIA显卡，GTX1060 （或者同等算力的N卡）以上，显存4G以上。
- 其次内存16G或者以上，至少有一个128G以上的SSD固态硬盘。
- 最后操作系统需要win10或者win11的系统。配置门槛直接刷掉了一部分刚入门同学。
如果有完全可替代的免费云服务器资源，你愿意尝试吗？
阿里云PAI-EAS专注于AI推理场景，具备serverless免运维、灰度发布、实时监测、支持抢占型实例等更多高可用的企业级能力，提供灵活的模型部署方式及服务调用方式，满足各种业务需求。
- 免费。A10/T4/G6 1个月，（以A10机型为例可运行715小时）
- 省心。不需要担心电脑配置，云上的资源就是你的资源。
- 简便。基于封装好的镜像直接拉起，省去繁琐的环境配置工作。
- 弹性。按需使用，弹性扩缩容。
下面小编将以阿里云机器学习平PAI 的模型在线服务平台 PAI-EAS 和大家分享【如何5分钟一键部署 Stable Diffusion 文生图模型和启动 WebUI 进行推理服务】。
PAI-EAS 低代码部署SD流程
第一步：准备工作
- 已开通PAI-EAS并创建默认工作空间；如果您是 PAI-EAS 的新用户，也可以免费领取 PAI-EAS 的免费试用名额开启实验，详情请参见【五、免费体验】
- 下载 Stable Diffusion，开源地址：GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI；
第二步：部署PAI-EAS服务
将Stable Diffusion模型部署为AI-Web应用服务，具体操作步骤如下。
- 进入PAI EAS模型在线服务页面。
-
- 登录PAI控制台。
- 在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击待操作的工作空间名称，进入对应工作空间内。
- 在工作空间页面的左侧导航栏选择模型部署 > 模型在线服务（EAS），进入PAI EAS模型在线服务页面。
- 在PAI EAS模型在线服务页面，单击部署服务。
- 在部署服务页面，配置以下关键参数。
| 参数 |
描述 |
| 服务名称 |
自定义服务名称。本案例使用的示例值为：sdwebui_demo。 |
| 部署方式 |
选择镜像部署AI-Web应用。 |
| 镜像选择 |
在PAI平台镜像列表中选择stable-diffusion-webui；镜像版本选择2.2。 |
| 资源组种类 |
选择公共资源组。 |
| 资源配置方法 |
选择常规资源配置。 |
| 资源配置选择 |
必须选择GPU类型，实例规格推荐使用ml.gu7i.c8m30.1-gu30（性价比最高）。 |
镜像配置完成后，系统会自动配置运行命令、额外系统盘等参数，您无需修改配置。
- 单击部署，等待一段时间即可完成模型部署。当模型状态为运行中时，服务部署成功。
第三步：启动WebUI进行模型推理
- 单击目标服务服务方式列下的查看Web应用。
-
- 在WebUI页面，进行模型推理验证。在文生图页签提示词（Prompt）区域，自定义输入内容，单击生成，即可开启您的AIGC之旅。本案例在提示词（Prompt）区域输入cute dog，单击生成，推理结果如下图所示。
-
SD部署常见问题及解决方法
- 图片生成速度慢怎么办？
您可以通过开启Blade或xFormers的方法进行模型服务加速
- 您自己的模型及输出目录等内容如何挂载？
如果您需要使用自己下载的或训练获得的Lora或SD等模型用于SDWebUI，或需要保存输出数据到您自己的OSS Bucket目录，或需要进行一些第三方的配置和插件安装等；
- 服务长时间卡主怎么办？
- 重新打开SDWebUI界面或重启EAS服务；
- 如果重启后长时间无法解决，可能因为服务需要从外网下载模型或插件内容导致；
下面是超详细的SD进阶教程，体验文生图乐趣，赶快一起学习吧👇：
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