1前言
最近AI很火🔥，先是AI画图，然后就ChatGPT，后者我已经用了一段时间了，用来写作文挺不错的，但OpenAI屏蔽了中国IP，加上用户太多啥的，用起来没那么爽，但没办法全球只此一家，只能捏着鼻子用。而AI画图就不一样了，全是开源的，自己部署一下可以玩个爽~
正好我们这有台2080Ti的工作站，之前用来训练模型的，现在部署个画图应该轻轻松松，于是就开始了折腾之路~
2效果
先看看我生成出来的一些图片
大海2B小姐姐3Stable Diffusion
AI画图有 Novel AI 、Disco Diffusion、Stable Diffusion等模型，为了快速上手，我选择了最简单的 Stable Diffusion ~
Stable Diffusion 是一个「文本到图像」的人工智能模型（AI 绘图工具），开源且能部署在家用电脑（对硬件要求不高）上。使用 Stable Diffusion，你可以在拥有 6GB 显存显卡，16GB 内存或只依赖 CPU 的电脑上生成图像，并且仅需几秒钟的时间，无需进行预处理或后处理。
GitHub上有个项目可以快速将 Stable Diffusion 用 docker 跑起来，还附带了 UI 界面，方便得很，本文用的就是这个项目。
项目地址: https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker
4前置条件
Linux系统（炼丹绕不开的，推荐Ubuntu系；Windows可以借助WSL，但折腾）NVIDIA显卡，6G以上显存（当然AMD显卡或者没显卡用CPU跑也行，但不在本文讨论范围）CUDA版本 11.6 以上通畅的网络（能够正常访问GitHub、下载模型）
5配置docker网络
安装这个 Stable Diffusion 模型，需要下载很多模型，单纯基础模型和数据就得十几个GB，这些都是要从国外的服务器下载，所以为了安装顺利，先来配置一下docker的代理。
Dockerd 代理
在执行docker pull时，是由守护进程dockerd来执行。因此，代理需要配在dockerd的环境中。而这个环境，则是受systemd所管控，因此实际是systemd的配置。
sudo mkdir -p /etc/systemd/system
/docker.service.d
sudo touch /etc/systemd/system
/docker.service.d/proxy.conf
在这个 proxy.conf 文件（可以是任意 *.conf 的形式）中，添加以下内容：
[Service
]
Environment=“HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080/”Environment=“HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080/”Environment=“NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,.example.com”
其中，proxy.example.com:8080 要换成可用的免密代理。
Container 代理
在容器运行阶段，如果需要代理上网，则需要配置 ~/.docker/config.json。以下配置，只在Docker 17.07及以上版本生效。
{
“proxies”
: {
“default”
: {
“httpProxy”: “http://proxy.example.com:8080”
,
“httpsProxy”: “http://proxy.example.com:8080”
,
“noProxy”: “localhost,127.0.0.1,.example.com”
}
}
}
这个是用户级的配置，除了 proxies，docker login 等相关信息也会在其中。
Docker Build 代理
虽然 docker build 的本质，也是启动一个容器，但是环境会略有不同，用户级配置无效。在构建时，需要注入 http_proxy 等参数。
如果是通过 docker 命令启动的容器，可以使用以下命令
docker
build . \
–build-arg “HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080/”
\
–build-arg “HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080/”
\
–build-arg “NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,.example.com”
\
-t your/image:tag
不过我们一般使用 docker compose 工具，所以接着看看 compose 的配置方式
version: 3.9services:app:build: ./services/AUTOMATIC1111image: sd-auto:49environment:– CLI_ARGS=–allow-code –medvram –xformers —enable-insecure-extension-access –api
改成
version: 3.9services:app:build:context: ./services/AUTOMATIC1111args:–HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080/– HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080/image: sd-auto:49environment:– CLI_ARGS=–allow-code –medvram –xformers –enable-insecure-extension-access –api
这样就搞定了~
Tips
配置完记得重启 docker daemon
sudo
systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
注意：无论是 docker run 还是 docker build，默认是网络隔绝的。如果代理使用的是 localhost:1234 这类，则会无效。
6CUDA
推荐使用 LinuxMint/Ubuntu 系统自带的驱动管理器安装最新的显卡驱动。
系统方面之前用的是 LinuxMint18(基于Ubuntu16.04) ，看了下 NVIDIA 的官方网站，这系统太老了，已经没办法用上新版驱动和CUDA了，所以我又花了一下午时间把系统升级到 LinuxMint21(基于Ubuntu22.04)，然后装上驱动，Ubuntu系装驱动真是方便，一键搞定，没有任何波折😃，而且驱动附带的 CUDA 也装上了，不用额外折腾，舒服了。
用 nvidia-smi 看看驱动信息
Thu Mar30 21:39:45 2023
+—————————————————————————–+
| NVIDIA-SMI 525.89.02 Driver Version: 525.89.02 CUDA Version: 12.0 ||——————————-+———————-+———————-+| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A |Volatile Uncorr. ECC|| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. || | | MIG M. ||===============================+======================+======================|| 0 NVIDIA GeForce … Off | 00000000:C1:00.0 Off | N/A || 0% 30C P8 26W / 300W | 1350MiB / 11264MiB | 0% Default || | | N/A |+——————————-+———————-+———————-++—————————————————————————–+| Processes: || GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory || ID ID Usage ||=============================================================================|| 0 N/A N/A 1394G /usr/lib/xorg/Xorg114MiB || 0 N/A N/A 3198 G cinnamon 38MiB || 0 N/A N/A 508973 C python 1192MiB |+—————————————————————————–+
CUDA版本是12，完美~😃
7搭建步骤
终于要开始搞了
先把代码 clone 下来
git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker.git
build step 1: 下载模型，需要十几个G的模型
（只要网络通畅，一次搞定没问题的）
cd
stable-diffusion-webui-docker
docker compose –profile download up –build
build step 2: 运行本体
这里是选择一套 UI 来启动，这个 auto 就是 UI 的名称，除了这个，还有 auto-cpu (没显卡用的)、 invoke 、sygil 这几个，我试了之后还是 auto 最好，功能最多。
invoke 的界面比较简洁，似乎速度也比较快，但很多模型和LORA之类的都没法用了~😑
直接 auto 吧，不要纠结
docker compose –profile auto
up –build
驱动、网络没问题的话，等它构建完可以看到类似的信息
stable-diffusion-webui-docker-auto-1 | Creating model from config: /stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yamlstable-diffusion-webui-docker-auto-1 | LatentDiffusion: Running in eps-prediction modestable-diffusion-webui-docker-auto-1 | DiffusionWrapper has 859.52 M params.stable-diffusion-webui-docker-auto-1 | Applying xformers cross attention optimization.stable-diffusion-webui-docker-auto-1 | Textual inversion embeddings loaded(1): pureerosface_v1stable-diffusion-webui-docker-auto-1 | Model loaded in 41.4s (calculate hash: 38.2s, load weights from disk: 1.6s, create model: 0.3s, apply weights to model: 0.3s, apply half(): 0.2s, load VAE: 0.8s).stable-diffusion-webui-docker-auto-1 | Running on local URL: http://0.0.0.0:7860
然后浏览器打开 http://ip:7860 就可以看到这个界面
输入 prompt 就可以画图了，这里我用了一个风光图的模型，画一幅风景画
如果跑不起来也没事，可以看看后面的「疑难解答」部分。
8如何使用
刚开始肯定一脸懵逼，咋画不出高大上的效果啊？
prompt模型
首先，得学会使用 prompt，也就是生成图片的描述，Stable Diffusion 通过英文文字内容来描述场景或物体，以此来决定生成的图像中会出现什么。文字描述是决定图像生成质量的关键因素。具体如何写 prompt 不在本文讨论范围，请自行搜索相关文章，网上很多。
模型是个统称，其中包含了Checkpoints、LORA、Texture之类的，不细说了，按照模型网站上的教程安装使用就行。
这几个网站可以按提示组合生成 prompt：
https://promptomania.com/stable-diffusion-prompt-builder/https://weirdwonderfulai.art/resources/disco-diffusion-modifiers/
这几个网站有很多人分享的成品图和描述文案：
https://prompthero.com/https://openart.ai/
然后模型的话，可以去这几个网站下载：
https://civitai.com/https://huggingface.co/
9疑难解答
failed to solve: rpc error:
报错信息failed to solve: rpc error: code = Unknown desc = failed to solvewith frontend dockerfile.v0: failed to solve with frontend gateway.v0: rpc error: code = Unknown desc= dockerfileparse error on line 8: unknown
instruction: cat (did you mean cmd?)
解决方案
https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker/issues/190
修改 stable-diffusion-webui-docker/services/AUTOMATIC1111/Dockerfile
将第一行
# syntax=docker/dockerfile:1
改为
# syntax=docker/dockerfile:1.3-labs
然后加上 DOCKER_BUILDKIT=1 参数进行 build
DOCKER_BUILDKIT=1
docker compose –profile auto up –build
pip依赖安装失败
网络问题，虽然前面已经配置好了 docker 的代理，但 build 过程中不会走配置好的代理，需要添加 build args 再配置一次。
在 docker compose 配置中添加 build args 配置代理服务器。
参考文档: https://docs.docker.com/compose/compose-file/compose-file-v3/
修改 docker-compose.yml 文件
auto: &automatic<<: *base_serviceprofiles: [“auto”]build: ./services/AUTOMATIC1111image: sd-auto:49environment:– CLI_ARGS=–allow-code –medvram –xformers –enable-insecure-extension-access –api
改为
auto: &automatic<<: *base_serviceprofiles: [“auto”]build:context: ./services/AUTOMATIC1111args:–HTTP_PROXY=http://host:port/– HTTPS_PROXY=http://host:port/image: sd-auto:49environment:– CLI_ARGS=–allow-code –medvram –xformers –enable-insecure-extension-access –api
显卡驱动问题
报错信息
Error response from daemon: could not select device driver “nvidia”with capabilities:[[gpu]]
需要安装 NVIDIA Container Toolkit
参考文档:
https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#
setting-up-nvidia-container-toolkit
注意这个东西要求 cuda 版本 11.6 以上，如果没有请先更新 cuda 版本。
添加软件源distribution=$(. /etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID) \ && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg –dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed s#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
注意如果是使用 LinuxMint 之类的 Ubuntu 衍生版，请手动指定 distribution 环境变量为对应的 Ubuntu 发行版，比如我现在用的 Mint 21 相当于 Ubuntu 22.04，所以需要设置 distribution=ubuntu22.04
安装sudo apt install -y nvidia-container
-toolkit
配置sudo nvidia-ctk runtime configure–runtime=docker重启 docker daemonsudo
systemctl restart docker
10参考资料
项目地址 – https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker基础入门博客 – https://newzone.top/posts/2022-09-05-stable_diffusion_ai_painting.html
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