几分钟,教你搭个 AI 绘画平台~

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了几分钟,教你搭个 AI 绘画平台~。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。

大家好,我是程序员鱼皮。

AI 绘画是 23 年最火的技术之一。对程序员来说,以前我们想做个网站,会经常因为没有图片素材而发愁;而现在用 AI 绘画技术,想要什么图片,只要输入文字就能快速生成了

比如我们公司官网的主图,就是用 AI 绘画生成的,效果非常惊艳!

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设计师:我失业了?

当然,设计师有了 AI 绘画,更是如虎添翼,可以给自己增加无穷的灵感,比如让小猫咪敲代码:

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那么问题来了,这么牛的 AI 绘画技术,我们如何使用呢?

我们肯定需要一个强大的 AI 绘画工具。目前主流的 AI 绘画工具有 Stable Diffusion、DreamStudio、Midjourney、DALL·E2 等,这里鱼皮推荐大家选择当前较火的 开源工具 Stable Diffusion,比起使用其他开发者封装的平台,可以更灵活、定制化地生成图像。

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那么如何使用 Stable Diffusion 呢?

其实非常简单!这篇文章是一个保姆级教程,我就教大家用最简单易学的方式,快速搭建一个属于自己的 Stable Diffusion AI 绘画工具,没有限制,想画什么就能画什么。。。

使用教程

一、选择环境

Stable Diffusion 本质上是一套开源的代码,既然是代码,就得想办法部署运行。

我们可以用自己的电脑部署。但是,Stable Diffusion 对硬件是有要求的:不少于 16 GB 内存,并且拥有 60 GB 以上的硬盘空间,需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡等等。

虽然目前已经有了对 A 卡的相关支持,但运算的速度明显慢于 N 卡。

结果我一看自己电脑的配置,发现算力根本不够啊!直接倒在了第一步。。。

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没关系,自己的电脑不行,我们可以搞一个 GPU 云服务器,来部署 Stable Diffusion。

有了云服务器后,我们通常还需要自己安装各种依赖软件,以支持 Stable Diffusion 的部署。对于不熟悉 Linux 的同学来说,这其实是很麻烦的一件事。

有没有什么云服务器,可以直接帮我们装好 Stable Diffusion 呢?让我们可以直接使用。

当然有,大厂自然能考虑到这个痛点。比如腾讯云最近新出了一个高性能应用服务 HAI,是一款面向 AI 和科学计算的 GPU 应用服务,提供了即插即用的算力和常用的 AI 环境。

官方:https://cloud.tencent.com/product/hai

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HAI 提供了很多预装的模型,能够一键部署常用的 AI 应用环境,比如本文主讲的 Stable Diffusion、LLM 等;还提供了 Python 开发者常用的 JupyterLab 等可视化界面。

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简单来说,HAI = GPU 服务器 + 开箱即用的应用,就像一台给你安装好了各种软件的电脑,拿来就能使用了~

腾讯云的 HAI 不仅可以预装 Stable Diffusion,还可以选择其它 AI 模型,例如 ChatGLM2 6B、Llama2 7B、Llama 13B 等,对 AI 应用开发者会很有帮助。

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还可以预装 AI 框架,比如 Pytorch2.0.0、Tensorflow2.9.0 等:

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那既然我们选好了开发环境,下一步就可以开始部署 AI 绘画平台啦~

二、安装 Stable Diffusion

首先从腾讯云 HAI 官网进入算力管理页面,点击 新建 按钮,新增一台服务器。

指路:https://console.cloud.tencent.com/hai/instance

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然后选择服务器的规格。其实这里只要设置一下实例名称,其余保持默认就好:

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然后等待创建:

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创建的过程中,可以进行加速设置,选择你创建的地域即可免费加速:

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大概几分钟左右,GPU 服务器就创建完毕啦,可以看到 HAI 正在运行中:

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然后点击算力连接,可以看到 Gradio WebUI,这是 HAI 服务器帮我们安装好的 Stable Diffusion 使用界面:

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打开它,就能够愉快地使用 AI 绘画啦~ 就这么简单!

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三、使用 AI 绘画

AI 绘画是一门学问,要想画出最理想的图片,就要认真编写 prompt,也就是输入给 AI 的文字。

如果你不知道怎么写 prompt,也很简单,可以直接从 Civitai 网站中选择一个好看的图片并直接获取到现成的 prompt。

比如这里我选一只猫:

示例图片:https://civitai.com/images/4121406

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当然,也可以选择别的图(我知道你们想选什么,别想了):

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言归正传。我们从上述网站中复制图片的 prompt 以及 Negative prompt,并粘贴到 Stable Diffusion 平台:

Negative prompt:用户指定模型在图像生成过程中应该避免的提示,例如畸形手脚、低画质等

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还可以在 Stable Diffusion 平台设置一些其他的参数,来优化生成的效果,比如 Sampling method、Sampling steps、CFG Scale、Seed 等,这些都可以从上面的网站复制,或者自己调试。

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点击 Generate,然后等待十几秒,就能看到效果了:

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诶,出来了!猫出来了!

虽然猫是画出来了,但大家仔细一看就会发现,这只猫有点奇怪啊!尤其是腿和尾巴,这只猫放到 2023 年显得有点过于先进了。

这是因为 Stable Diffusion 内置的基础模型能力一般,答应我,千万别画人!我怕你晚上睡不着觉。。。

为了让图像更加真实美观,我们可以在 Civitai 找个更专业的动物模型来优化生成的图像。

四、使用模型优化图像

首先从 Civitai 网站中下载模型:

指路:https://civitai.com/models

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这里我选择的是包含 ANIMAL 标签中的第一个,如下图:

指路:https://civitai.com/models/122793/fenrisxl

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点击右侧下载模型:

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下载完毕后可以通过一个牛 X 的 SD 法术解析网站来查看下载的模型信息和用法:

指路:https://spell.novelai.dev/

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可以按照模型用法的指示将 model 文件放到对应的文件夹中。

有个问题,怎么把模型文件放到咱的服务器上呢?

其实 HAI 在新建成功后,就会自动帮我们安装 JupyterLab,一个基于 Web 的开源交互式开发环境,可以直接在网页上运行 Python 代码、执行终端命令来操作服务器、管理文件等。

直接在 HAI 控制台打开 JupyterLab:

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进入 JupyterLab 的界面:

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通过 JupyterLab,我们可以很方便地进入到 /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 目录下:

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然后点击上传,将下载好的模型文件上传到服务器上:

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此时会在后台默默上传,建议不要关闭当前的 JupyterLab 页面,可在 JupyterLab 下方查看文件上传进度:

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然后进入 Gradio WebUI,此时可以在左上角选择我们刚刚下载的模型:

记得先点击下刷新按钮

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切换好模型后,再次点击 Generate 生成,这次生成的效果图:

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先看整体,嗯,不错!

再看细节,瞳孔、前爪、后腿都没问题。甚至还给我多了一部分背景,nice~

最后

以上就是本期 AI 绘画教程,总结一下,我们能这么快、不写代码地搭建 AI 绘画平台,得益于 Stable Diffusion 的开源以及腾讯云 HAI 的能力,开箱即用真的是太爽了。

腾讯云 HAI 的价格是 1.2 元 / 小时。这里鱼皮分享个省钱小技巧 —— 用完就关!就很实惠了~

注意,如果你的硬盘选择了默认的 80 GB 容量,那么在创建的 15 天内是可以实现关机免计费的,15天后关机也只需要 0.02 元 / 小时。

访问网站 https://cloud.tencent.com/product/hai 就可以使用腾讯云 HAI 啦~

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