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stable-diffusion服务实例部署文档

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概述

Stable Diffusion Web UI 是一个基于 Stable Diffusion 的基础应用，利用 gradio 模块搭建出交互程序，可以在低代码 GUI 中立即访问 Stable Diffusion。它支持文字生成图片，图片转图片，使用各种各样的模型来达到你想要的效果，还能训练自己的专属模型。本文向您介绍如何开通计算巢上的stable-diffusion服务，以及部署流程和使用说明。

计费说明

stable-diffusion在计算巢上的费用主要涉及：

• 所选vCPU与内存规格
• 磁盘容量
• 公网带宽

计费方式包括：

• 按量付费（小时）
• 包年包月

预估费用在创建实例时可实时看到。

部署架构

stable-diffusion服务单机部署架构。

RAM账号所需权限

stable-diffusion服务需要对ECS、VPC等资源进行访问和创建操作，若您使用RAM用户创建服务实例，需要在创建服务实例前，对使用的RAM用户的账号添加相应资源的权限。添加RAM权限的详细操作，请参见为RAM用户授权。所需权限如下表所示。

部署流程

部署步骤

单击部署链接，进入服务实例部署界面，根据界面提示，填写参数完成部署。

部署参数说明

您在创建服务实例的过程中，需要配置服务实例信息。下文介绍stable-diffusion服务实例输入参数的详细信息。

• RDS插件配置说明（需要存储数据时请打开此配置项进行配置）

验证结果

1. 查看服务实例。 服务实例创建成功后，部署时间大约需要2分钟。部署完成后，页面上可以看到对应的服务实例。
2. 通过服务实例访问stable-diffusion
3. 进入到对应的服务实例后，点击Endpoint后面的链接,输入第1步设置的软件登录名及密码。
4. 完成验证后即可访问：

下载模型

1. 以某模型网站提供的模型为例，首先此模型网站，找到自己想要下载的模型（预览图左上角显示模型的类型）
2. 点击一个模型预览图进入详情页，找到Download按钮点击右键，复制链接地址：
3. 在计算巢控制台点击运维管理，点击“下载模型”，输入相关参数（选择模型或预览图、模型类型、下载方式、文件类型，输入模型名称）：
4. 在计算巢控制台点击运维管理，点击“下载模型”，输入相关参数（选择模型或预览图、模型类型、下载方式、文件类型，输入模型名称）：
   • CHECKPOINT模型示例:
   • Lora模型示例:
   • 注意：CHECKPOINT、LORA、VAE三种方式不需要输入存储目录，其他模型可在模型类型选择“OTHER”, 自行修改文件存储目录:
5. 参数输入完成后，点击下一步,点击创建，开始下载
6. 等待下载完成（等待过程中也可以继续下载其他模型），当执行状态变为成功，表示已经下载完成
7. 此时可以登录到WebUI加载下载的模型
   • CHECKPOINT模型示例，点击上面的刷新按钮，就可以看到我们刚刚下载的CHECKPOINT模型
   • Lora模型示例，点击右面Lora按钮，然后点击Refresh，此时就可以看到我们刚刚下载的Lora模型
8. 在这里我们可以看到，直接下载模型的没有预览图的，此时可以通过上述下载方式自行上传一张图片到模型文件中，这里以上传本地文件的Lora模型预览图为例。
9. 以此点击确定、创建，等待执行状态变为成功。再次点击Refresh,可以看到，预览图也已经加载出来啦！

下载插件

1. 在服务实例运维管理页点击下载插件
2. 输入下载插件的链接，点击下一步
3. 确认参数后可以看到已生成的下载执行，等待执行完成后表示插件下载完成

节约成本

ECS节约成本

GPU资源费用较高，使用完毕后可以通过下述两种方式来节省成本： 1.若只是暂时不使用了可以在运维管理页面选择关机（节省停机模式）【确保前面快速启动步骤1中选择的是按量付费类型】，此时部分资源会被回收并停止收费，以降低相关费用、节约使用成本，下次使用再进行开机，操作如下：

• 关机：
• 等待关机结束：
• 开机：
• 等待开机结束： 2.若彻底不再使用了可以直接将服务实例删除，后续就不会再产生费用

RDS节约成本

参加运营活动，2核4G基础版新用户首购只要8.8元/月

1. 参与基本规则：活动期间，用户可以通过活动页面享受活动优惠，具体优惠信息以活动页面为准，原则上5折以下特价商品，不再与其他活动或优惠叠加。
2. 产品新用户专享规则：折扣适用于未购买过此商品的用户，新用户折扣不与其他活动或优惠叠加使用，折扣同一用户限首次首件，退订后将不支持再次参加活动；
3. 除特殊情况外，用户参加本活动购买的产品/提货券，不支持退订。如因特殊原因发生退订的，退订前需交回通过本活动所享受的相关权益，例如：补足差价、交回奖品等；

高级功能

集群版

背景

针对于多人共同使用出图的场景下，stable diffusion webui会排队出图的问题，计算巢推出了集群版stable diffusion快速部署的功能。

适用场景：

• 固定配置场景下的多人webui出图多场景，目的在于多机提速
• API调用集成的场景

主要功能：

• 支持一键部署
• 支持弹性扩缩容
• 支持多机负载均衡调用
• 支持下载模型、下载插件等常用运维功能

架构说明：

• 基于NAS做ECS间的共享存储，用于存放webui的配置、模型、插件功能
• 基于SLB负载均衡做多机流量的转发，对于多用户使用的场景，开启slb会话保持功能，对于api调用的场景下关闭会话保持
• 基于ESS弹性伸缩做ecs的动态扩缩容功能，默认需要手动扩缩容，如果有需要可以配置按cpu/gpu负载的动态扩缩容
• NAT网关做集群的外网流量访问出口

部署集群：

• 登录阿里云计算巢控制台，进入Stable Diffusion服务创建界面，根据界面提示，模版选择gpu集群版，填写相关参数后点击确认订单。

扩容集群

• 部署完成后点击详情进入服务实例详情页，在运维管理中，点击截图所示位置可以选择弹性扩缩容功能。
• 输入实例扩容数后点击确定即可完成机器扩容，还可以到对应的伸缩组中，按监控负载完成自动的弹性扩缩容

API访问

通过计算巢创建的Stable Diffusion默认开启了API访问，您可以通过API调用来更好地集成我们的服务。 通过上述步骤4中获取的Endpoint+/docs# 可以看到所有可访问的API列表，如访问 http://48.xxx.xx.163:8080/docs# 可以看到 以下是一个通过Python调用Stable Diffusion API的示例：

import requests
import io
import base64
from PIL import Image, PngImagePlugin

if __name__ == '__main__':
    url = "http://48.xxx.xx.163:8080"
    payload = {
        "prompt": "puppy dog",
        "steps": 5
    }
    token = "admin:password"
    encoded_token = base64.b64encode(token.encode("utf-8")).decode("utf-8")
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f'Basic {encoded_token}'
    }
    response = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/txt2img', json=payload, headers=headers)
    r = response.json()
    for i in r['images']:
        image = Image.open(io.BytesIO(base64.b64decode(i.split(",", 1)[0])))
        png_payload = {
            "image": "data:image/png;base64," + i
        }
        response2 = requests.post(url=f'{url}/sdapi/v1/png-info', json=png_payload)
        pnginfo = PngImagePlugin.PngInfo()
        pnginfo.add_text("parameters", response2.json().get("info"))
        image.save('output.png', pnginfo=pnginfo)

更多API访问信息可查看API访问向导了解

通过RDS保存生成配置

1. 勾选 Save to DB（勾选即代表需要将生成结果存储到RDS中）
2. 点击 Generate，图片生成完毕后，结果自动存储至 RDS

现在这些关键数据已经保存到RDS了，接下来我们看一下如何查询刚刚保存的数据，一共有两种方式： 1. 通过服务界面查询数据。启用RDS插件之后，会有一个额外的Images页面，其中会显示已经保存到RDS的图片以及相应参数。点击Refresh刷新列表，点击Download将图片下载到本地 2. 还可以直接连接到RDS数据库查询数据。连接方式如下: SD"服务资源"中点击RDS 筛选出RDS实例，点击实例ID跳转到RDS详情页： 点击"登录数据库", 输入之前创建时RDS MySQL的登陆名和密码： 找到存放在RDS里的AIGC默认的库表： stable_diffusion.generated_images。

我们使用SD产生的数据都在这里啦，保存prompt是非常实用的功能，写的一大串prompt都存储在RDS里可拿出来复用，同时即使GPU服务器资源释放了，所有AIGC的相关数据都不会丢失，数据才是核心资产嘛。 另外熟悉的SQL的小伙伴们可以SELECT一波统计分析下，还可利用阿里云ETL服务将RDS数据抽取到大数据里分析，实现数据永远在线，数据价值不断放大。 此外，再附上generated_images 表各个字段的注释（数据库：stable_diffusion数据表：generated_images ）

CREATE TABLE `generated_images` (
  `id` int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,     /*id*/
  `prompt` text,                                                     /*图片生成的 prompt */
  `negative_prompt` text,                                    /*图片生成的 negative_prompt */
  `steps` varchar(255) DEFAULT NULL,       /*图片生成的 steps */
  `seed` varchar(255) DEFAULT NULL,        /*图片生成的 seed */
  `sampler` varchar(255) DEFAULT NULL,     /*图片生成的 sampler */
  `cfg_scale` varchar(255) DEFAULT NULL,   /*图片生成的 cfg_scale */
  `size` varchar(255) DEFAULT NULL,        /*图片生成的 size，例如 512x512 */
  `model_hash` varchar(255) DEFAULT NULL,  /*图片生成的 model 的 hash 值 */
  `model` varchar(255) DEFAULT NULL,       /*图片生成的 model */
  `image_base64` mediumtext,               /*图片数据，base64格式 */
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci

帮助文档

请访问stable-diffusion使用文档了解如何使用。