【腾讯云 HAI域探秘】StableDiffusionWebUI一小时搞定100张设计图

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前言
一、选择 HAI部署的优势
二、HAI 搭建AI绘图服务实现思路
三、生成设计图操作流程
- 1、新建HAI应用
- 2、StableDiffusionWebUI
- - （1）功能介绍
  - （2）页面转中文
  - （3）线稿生成图
四、部署StableDiffusionWebUI服务
- 1、开启API服务
- 2、配置端口
- 代码部署
总结

前言

腾讯云高性能应用服务 HAI 是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在 HAI 中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。

本文主要是通过 HAI 部署了StableDiffusionWebUI，StableDiffusionWebUI是基于StableDiffusion开源模型进行AI绘画，AI绘画是一种利用深度学习算法进行创作的绘图方式，广泛应用于数字媒体、游戏、动画、电影、广告等领域。

一、选择 HAI部署的优势

使用传统方式GPU服务器会遇到各种问题，比如：GPU卡型多样，算力、显存差异大，选型困难；环境配置复杂、模型安装和调试门槛高；各类插件迭代频繁，难以在进行环境管理。然而 HAI 部署的StableDiffusionWebUI具有很大优势：

智能匹配算力，多种算力套餐满足不同需求的绘图性能。
预置主流AI作画模型及常用插件，无需手动部署，支持即开即用。
动态更新模型版本，确保模型版本与时俱进，无需频繁操作。

二、HAI 搭建AI绘图服务实现思路

本次我们使用腾讯云高性能应用服务 HAI 体验快速搭建并使用AI模型 StableDiffusion ，实现思路如下:

1、体验高性能应用服务 HAI 一键部署 StableDiffusion AIGC

2、启动 StableDiffusionWebUI 进行文生图模型推理

3、开发者体验 JupyterLab 进行 StableDiffusion API 的部署

4、开发者使用 Cloud Studio 快速开发调用 StableDiffusion API 的前端Web页面

三、生成设计图操作流程

使用StableDiffusionWebUI需要注册腾讯云账号，注册地址：https://cloud.tencent.com/register，注册之后进行登录。然后进入到HAI应用服务页面，申请资格，地址：https://cloud.tencent.com/act/pro/hai?from=21361。申请成功之后就可以体验HAI应用服务。

1、新建HAI应用

在算力管理页面新建HAI应用

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因为我们要使用AI绘画功能，所以选择AI模型Stable Diffusion，然后点击购买。

购买完成后应用会自动创建，大概需要3-8分钟。

之后选择StableDiffusionWebUI

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2、StableDiffusionWebUI

StableDiffusionWebUI 主页面如下图所示。
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其中相关配置属性解释如下：

提示词：主要描述图像，包括内容风格等信息，原始的webui会对这个地方有字数的限制，可以安装一些插件突破字数的限制
反向提示词：为了提供给模型，我们不需要的风格
提示词相关性（CFG scale）：分类器自由引导尺度——图像与提示符的一致程度——越低的值产生的结果越有创意，数值越大成图越贴近描述文本。一般设置为7
采样方法（Sampling method）：采样模式，即扩散算法的去噪声采样模式会影响其效果，不同的采样模式的结果会有很大差异，一般是默认选择euler，具体效果我也在逐步尝试中。
采样迭代步数（Sampling steps）：在使用扩散模型生成图片时所进行的迭代步骤。每经过一次迭代，AI就有更多的机会去比对prompt和当前结果，并作出相应的调整。需要注意的是，更高的迭代步数会消耗更多的计算时间和成本，但并不意味着一定会得到更好的结果。然而，如果迭代步数过少，一般不少于50，则图像质量肯定会下降
随机种子（Seed）：随机数种子，生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可

（1）功能介绍

StableDiffusionWebUI是基于StableDiffusion开源模型开发的，具有以下功能：

文生图
根据描述生成任何图像
智能识别：Stable Diffusion 可以智能识别用户上传的图片，并自动调整图片质量和色彩，让图片更加清晰、饱满。
风格转换：Stable Diffusion 可以将用户上传的图片转换成不同的艺术风格，如印象派、后印象派、立体派等等，让图片更加艺术化。
人像修复：Stable Diffusion 可以自动识别人像并进行修复，去除皱纹、瑕疵等不良痕迹，让人像更加美观自然。
图像融合：Stable Diffusion 可以将多张图片进行融合，生成全新的图像，让用户可以尝试不同的创意和设计。
图像去噪：Stable Diffusion 可以自动去除图片中的噪点，让图片更加干净、清晰。

（2）页面转中文

首先我们先把页面换成中文。
选择Extensions菜单中的Available菜单，然后取消localization勾选，勾选script，之后点击 Load from
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然后在搜索框中搜索：zh_CN，

点击Install进行安装。

安装成功后，我们可以在Extensions菜单中的Installed菜单看到安装的stable-diffusion-webui-localization-zh_CN
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最后在Setting菜单中选择User interface，在Localization (requires restart) 下拉菜单中选择zh_CN

最后先点击Apply setting，然后再点击Reload UI，页面就变成中文了。

（3）线稿生成图

首先进行关键词设置。

正向关键词：

CBD 办公场景,宽敞明亮,有格调,高清摄影,广告级修图,8K 高清,CBD office scene,Bright and spacious,There is style,HD photography,Ad-level retouching,8K HD,

反向关键词：

NSFW,nude,naked,porn,(worst quality, low quality:1.4),deformed
iris,deformed pupils,(deformed,distorteddisfigured:1.3)cropped,out of
frame,

poorlydrawn,badanatomy,wronganatomy,extralimb,missinglimb,floatinglimbs,cdonedface(mutatedhandsandfingers:1.4),

disconnectedlimbs,extralegs,fusedfingers,toomanyfingers,longneck,mutation,mutated,ugly,

disgusting.amputation,blurry,jpegartifacts,watermark,watermarked,text,Signature,sketch,

基础设置：
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ControlNet设置：
ControlNet 的作用是通过添加额外控制条件，来引导 Stable Diffusion 按照创作者的创作思路生成图像，从而提升 AI 图像生成的可控性和精度。在使用 ControlNet 前，需要确保已经正确安装 Stable Diffusion 和 ControlNet 插件。

输入关键词的同时将脑子里的想法通过绘图软件绘制成线稿图（这个线稿的布局及外形决定了出图的结构及布局），将绘制好的草图上传至ControlNet 插件里选择 scribble 模型（实际操作界面如下）。

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线稿图如下所示：

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然后对其他选项进行设置

根据上面的定制化设置，然后点击生成按钮，最终生成的结果如下：
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四、部署StableDiffusionWebUI服务

1、开启API服务

在算力管理界面选择jupyter_lab，
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选择终端。

命令参数描述：

–nowebui：以 API 模式启动
–xformers：使用xformers库。极大地改善了内存消耗和速度。
–opt-split-attention：Cross attention layer optimization 优化显着减少了内存使用，几乎没有成本（一些报告改进了性能）。黑魔法。默认情况下torch.cuda，包括 NVidia 和 AMD 卡。
–listen：默认启动绑定的 ip 是 127.0.0.1，只能是你自己电脑可以访问 webui，如果你想让同个局域网的人都可以访问的话，可以配置该参数（会自动绑定 0.0.0.0 ip）。
–port：默认端口是 7860，如果想换个端口，可以配置该参数，例如：–port 7862
–gradio-auth username:password：如果你希望给 webui 设置登录密码，可以配置该参数，例如：–gradio-auth GitLqr:123456。

输入下面代码。

cd /root/stable-diffusion-webui
python launch.py --nowebui --xformers --opt-split-attention  --listen --port 7862

执行成功如下图所示：
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2、配置端口

点击创建的实例到详情页面，在端口配置卡片中点击编辑规则按钮配置端口。
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选择添加规则

填写下面信息，API服务的端口就设置好啦

然后输入ip+端口+/docs，就可以看到API文档啦。

代码部署

前往gitee下载代码：链接直达
修改vite.config.js配置文件：

import { defineConfig } from 'vite'
import vue from '@vitejs/plugin-vue'

// https://vitejs.dev/config/
export default defineConfig({
  plugins: [vue()],
  // 服务端代理
  server: {
    // 监听主机 127.0.0.1，如果是 0.0.0.0 则代表所有ip都可以访问该前端项目
    host: "127.0.0.1", //这里可不用管
    // 将 /sdapi、 /controlnet 开头的请求都代理到服务端地址 http://127.0.0.1:7862
    proxy: {
      '/sdapi': {
        target: 'http://xxxxx', //这里配置为您的服务端地址+端口
        changeOrigin: true
      },
      '/controlnet': {
        target: 'http://xxxxx', //这里配置为您的服务端地址+端口
        changeOrigin: true
      }
    }
  }
})

之后启动程序，输入：

npm run dev

会看到下面的界面，说明已经成功部署啦
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然后进行基础设置。

参数名	值
正向关键词	CBD 办公场景,宽敞明亮,有格调,高清摄影,广告级修图,8K 高清,CBD office scene,Bright and spacious,There is style,HD photography,Ad-level retouching,8K HD,
反向关键词	poorlydrawn,badanatomy,wronganatomy,extralimb,missinglimb,floatinglimbs,cdonedface(mutatedhandsandfingers:1.4),disconnectedlimbs,extralegs,fusedfingers,toomanyfingers,longneck,mutation,mutated,ugly,disgusting.amputation,blurry,jpegartifacts,watermark,watermarked,text,Signature,sketch,
提示词相关性（CFG scale）	7
采样方法（Sampling method）	20
采样步数（Sampling steps）
随机种子（Seed）	-1
每批次数量	1

然后点击文生图按钮就可以啦！

总结

本次实验实现了高性能应用服务 HAI 部署 StableDiffusion 运行环境轻松拿捏AI作画，开箱即用，可以快速上手。StableDiffusionWebUI能够通过我们设置最终输出我们需要的图片，可以感受到人工智能的真的非常强大。AI绘画学习成本其实并不高，并且对我们的绘画技能要求还降低了许多。

最后期待大家一起探索高性能应用服务 HAI 更多的功能，为工作中赋能增效降本！

官方地址：https://cloud.tencent.com/act/pro/hai