使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

参考内容为《快速启动Stable Diffusion WebUI》
进入到网址https://pai.console.aliyun.com/里边。
点击创建实例。
使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI,机器学习实验室,stable diffusion

把实例名称填写好,选择GPU规格,然后选择实例名称是ecs.gn6v-c8g1.2xlarge使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI,机器学习实验室,stable diffusion

选择stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04,然后点击下一步。
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点击创建实例。

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等着实例的状态是运行中,然后点击打开
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点击Notebook
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! apt update更新镜像,点击左侧三角箭头。
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完成之后如下图:
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点击“+”新增文本框。
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! apt install -y aria2安装aria2
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安装完成。
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import os引入os库。
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def aria2(url, filename, d):
    !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 {url} -o {filename} -d {d}
    
url_prefix = {
    "cn-shanghai": "http://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai-internal.aliyuncs.com",
    "cn-hangzhou": "http://pai-vision-data-hz2.oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com",
    "cn-shenzhen": "http://pai-vision-data-sz.oss-cn-shenzhen-internal.aliyuncs.com",
    "cn-beijing": "http://pai-vision-data-bj.oss-cn-beijing-internal.aliyuncs.com", 
}

dsw_region = os.environ.get("dsw_region")
prefix = url_prefix[dsw_region] if dsw_region in url_prefix else "http://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com"

执行代码,安装必须的依赖。
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! git clone https://gitcode.net/mirrors/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git下载源代码。
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%cd stable-diffusion-webui进入到源代码里边。
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! git checkout a9fed7c364061ae6efb37f797b6b522cb3cf7aa2进行检查。
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repositories_url = f"{prefix}/aigc-data/code/repositories.tar.gz"
aria2(repositories_url, repositories_url.split("/")[-1], "./")

下载必须的文件
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! tar -xf repositories.tar.gz进行解压。
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%cd ..返回上一级。
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%cd stable-diffusion-webui/extensions
! git clone https://gitcode.net/mirrors/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete.git
! git clone https://gitcode.net/ranting8323/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
%cd ..
! wget -c http://pai-vision-data-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aigc-data/webui_config/config.json
%cd ..

在特定的目录下载文件。使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI,机器学习实验室,stable diffusion

model_url = f"{prefix}/aigc-data/sd_models/Counterfeit-V2.5_fp16.safetensors"
aria2(model_url, model_url.split("/")[-1], "stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion")

vae_url = f"{prefix}/aigc-data/vae_models/Counterfeit-V2.5.vae.pt"
aria2(vae_url, vae_url.split("/")[-1], "stable-diffusion-webui/models/VAE")

embedding_url = f"{prefix}/aigc-data/embedding/EasyNegative.safetensors"
aria2(embedding_url, embedding_url.split("/")[-1], "stable-diffusion-webui/embeddings")

下载所有需要模型。
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! cd stable-diffusion-webui && python -m venv --system-site-packages --symlinks venv
! cd stable-diffusion-webui && \
  sed -i 's/can_run_as_root=0/can_run_as_root=1/g' webui.sh && \
  ./webui.sh --no-download-sd-model --xformers

启动webui。
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点击http://127.0.0.1:7860
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模型的VAE:Counterfeit-V2.5.vae.pt

提示词:
prompt

((masterpiece,best quality)),1girl, solo, animal ears, rabbit, barefoot, knees up, dress, sitting, rabbit ears, short sleeves, looking at viewer, grass, short hair, smile, white hair, puffy sleeves, outdoors, puffy short sleeves, bangs, on ground, full body, animal, white dress, sunlight, brown eyes, dappled sunlight, day, depth of field

negative prompt

EasyNegative, extra fingers,fewer fingers

采样方法(Sampler):DPM++2M Karras
高清修复:勾选
重绘幅度:0.6
放大倍率:1.8
高度:832
提示词相关性(CFG Scale):10
随机种子(seed):2337269170

点击“生成”,等着图片生成。
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用过之后,删除实例。
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确认删除。
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删除之后,就如下图:
使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI,机器学习实验室,stable diffusion文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-712659.html

到了这里,关于使用阿里PAI DSW部署Stable Diffusion WebUI的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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