快来玩AI画图!StableDiffusion模型搭建与使用入门~

SD指南1年前 (2023)发布 一起用AI
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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

汉服COSER快来玩AI画图!StableDiffusion模型搭建与使用入门~大海2B小姐姐

3Stable Diffusion

AI画图有 Novel AIDisco DiffusionStable 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

快来玩AI画图!StableDiffusion模型搭建与使用入门~

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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