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前言 环境准备 高性能应用服务 HAI资格申请 购买HAI高性能服务 生成图片 界面汉化： 输入提示词生成图片 参数列表： 根据提示词生成图片 总结： 优点： 缺点：前言
AI绘画工具的发展历史可以追溯到2014年，当时生成对抗网络模型（GAN）被首次用于图片生成。GAN模型由Ian Goodfellow提出，其核心思想是让两个内部程序 “生成器 (generator)” 和"判别器 (discriminator)" 互相博弈，从而达到生成逼真图片的效果。随着时间的推移，越来越多的AI绘画工具被开发出来，例如Stable Diffusion（SD）和Midjourney。其中，Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它是一种潜在扩散模型。而Midjourney则是一款由总部位于旧金山的独立研究实验室Midjourney, Inc.创建和托管的人工智能程序和服务。Midjourney基于Discord平台提供服务，可以根据自然语言描述（称为“提示”）生成图像，也支持图生图功能。Stable Diffusion和Midjourney都能够通过prompt（提示词）来进行文生图 ，或是 图生图 的方式来生成想要的图片。
AI绘画模型发展如此迅速，而且使用场景如此之广，很多小伙伴肯定都已经按捺不住了，纷纷表示，自己要体验一波，众所周知，Midjourney官网在海外，想要随时访问来用，还是不太方便的。但是Stable Diffusion 可是提供了开源的包，而且有一大堆教程叫你如何跑起来的。
我想你肯定是已经做过了尝试，第一批被劝退的就是，昂贵的显卡价格。另外一批人不差钱，买到了显卡，然而被各种环境搭建折腾到发际线都后移了0.1cm，最终放弃。 还有残存的一批人终于搭建好可以用了，又被本地搭建的服务，外网无法随时访问给折腾疯了。
没错，我就是这些人其中的一部分！！！
现在这些烦恼统统都没了！因为 腾讯云HAI服务器 它来了！
智能选型
根据应用匹配推选GPU算力资源，实现最高性价比。同时，打通必备云服务组件，大幅简化云服务配置流程。
一键部署
分钟级自动构建LLM、AI作画等应用环境。提供多种预装模型环境，包含如StableDiffusion、ChatGLM等热门模型。
可视化界面
提供开发者友好的图形界面，支持jupyterlab、webui等多种算力连接方式，AI研究调试超低门槛。
它将所有的复杂繁琐流程都打包进去，让用户只需轻松点击几下便可完成搭建，享受服务。并且是按时计费，把你的钱都花在刀刃上。
接下来就让我带领你们学习一下如何使用腾讯云HAI服务器搭建自己的AI绘画大模型，并且生成自己喜欢的图片吧！
环境准备
高性能应用服务 HAI资格申请
1 . 点击链接进入 高性能应用服务 HAI 申请体验资格
2. 等待审核通过后，进入 高性能应用服务 HAI
3. 点击 前往体验HAI 即可进入控制台。
购买HAI高性能服务
1.在控制台点击新建，进入选择AI模型以及其他参数的页面。
2.在页面中，应用选择AI模型，地域和算力方案，填写这个实例的名称（自己给自己的这个服务器起个名，方便辨认），然后根据需要选择硬盘容量以及数量，然后点击立即购买，就会开始进行创建。
3.购买成功后，HAI服务就开始自动部署相应的环境了，稍等5~10分钟，即可创建成功。
4.服务创建成功之后，点击算力链接，选择下方的stable_diffusion_webui即可进入我们熟悉的页面。
至此，准备工作就完成啦！接下来开始准备生成自己喜欢的图片吧！
生成图片
界面汉化：
按照以下截图中的操作，依次进行，点击install之后，就安装了汉化插件。
然后在设置中，重启UI，这个插件就可以生效。
重启完成之后，你会发现还是英文的，别慌，现在已经有选项可以设置成中文的了。
按照以下步骤：
选中zh_CN之后，应用设置，然后重启UI界面，现在就变成了中文版的界面！
让我们来重新认识一下：
输入提示词生成图片
参数列表：
参数名 描述 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，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，用随机的即可根据提示词生成图片
下面给大家提供几组提示词：
1.孤独之灵：A handsome male writer, with depression, wearing glasses, in a dark room surrounded by books, lit by candlelight, beautiful photorealistic illustration, intricate details
2.斑驳现实中的黑白动漫少女A black and white picture of an anime girl in long hair, in the style of subversive appropriation, blink - and - you - miss - it detail, bold chromaticity, the new fauves, charming characters, multilayered, hurufiyya
3.机械哲思者Create a hyper-realistic, 4K, lifelike digital image that show a humanoid robot in a exact position as The Thinker, by Rodin
铁肌铜墙30-year-old wrestler with big muscles in a dojo, bodybuilder, big, martial artist, Vega from Street Fighter
禁锢的叛逆a humanoid havana brown cat wearing inmate orange jumpsuit outfit in prison, high detail, high-resolution photograph, professional photography, ultra-detail
总结：
腾讯云 HAI 服务整体表现非常顺畅，极其高效地支持用户搭建各种大型模型服务和环境。在当前市场需求不断增加的情况下，该服务具有巨大的发展前景。在我的使用过程中，我发现该服务存在一些优势和缺点，以下是我的总结：
优点：
1.操作简便，门槛低，傻瓜式购买和使用。
2.上限高，提供了各种大型模型所需的工具和功能，包括微调模型和终端编程等。
3.精确计费（按小时），真正实现了精打细算。
缺点：
1.人脸修复功能不稳定，使用后系统会死机，必须重启才能继续使用。
2.提供的绘图模型只有一个，希望能增加更多预置的模型可供选择。
3.使用过程中不能暂停，如果需要稍后再用，也得一直开着，但是这样就会一直计费，肉疼。要么就得销毁，下次使用时还需要重新搭建，这个体验欠佳，希望可以增加暂停的功能。
期待腾讯云 HAI 服务持续优化，越来越易用，真正实现随时随地可用，同时与 CloudStudio 配合使用，为开发者提供更广阔的想象空间。