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《满怀美梦的小崽子是pycharm主义者》之服务器部署stable diffusion /diffusers教程

距离上一次教大家在本地部署sd已经过去了........俺也不知道多久了，相信大家现在应该都已经很熟悉了吧，估计大家也发现了一个问题，就是本地的配置跑sd，一个是对配置要求太高了，现在的模型都特别大，没有一张3090根本玩不了，一个是内存啥的根本不够用模型加上各种插件，生成图啥的，分分钟100g上下，普通玩家属实顶不住，别急，今天就教给大家， 如何在服务器上部署一台自己的sd，让大家体验一下小学偷摸上网吧的快感。

vscode与pycharm的安装

虽然如果是用服务器的话，用vscode会比较好，但是，俺是个纯纯的颜值主义者，pycharm的界面比vscode好看一百倍！！！！！

在安装之前，建议大家全程挂上梯子，后面下模型，下插件啥的都是需要外网的，如果没梯子的话，立即推，放弃安装。

注意，本教程是基于windows的，linux系统的安装，俺也不会，建议找找其他教程

vscode安装

vscode官网如下

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

直接点击Download for windows，一路next，反正是服务器部署，跟本地环境没啥关系

安装完毕以后，大家需要先下载一些插件

我这里下载了一些自用的插件，如果有同学想在本地做开发的，也可以跟这下，如果只是部署着玩玩，那么就不必全部下载完，只需要下载以下插件即可，在拓展这里直接搜

Chinese

SSH

界面大概是这样，点击安装即可，我已经安装过了，所以那里显示的是卸载。

pycharm安装

我之前有写过pycharm的安装教程，但是那个是社区版的，社区版其实是不支持远程开发的，所以大家需要下载专业版，不过专业版是需要收费的，相信大家很多人也是因为这个才不下的，没有关系，今天，教给大家一点小妙招。

pycharm官网如下

PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains

直接点击那个黑色的DOWNLOAD，下载专业版，中间一路next，啥也不点

进去以后，大概是在这个界面，因为我已经安装过了，所以可能会跟大家不太一样

总之，他会让你输入激活码，直接微信小程序搜索程序观点，关注，然后给他发送cccc112，你就能拿到了。

激活之后，pycharm的安装就结束了。

服务器租赁与登录

市面上有很多租服务器的地方，这里我仅以autodl为例，官网如下

AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱。租GPU就上AutoDL

大家注册完账号，登录完以后，要充点钱，如果只是玩玩的话，建议充个10块钱的，先试试水，如果实在装不来，也不亏，把服务器关了就完了。

在算力市场这里，就可以看到各种GPU的价格以及配置，小卡大家就别看了，想跑sd，24g的显存几乎是最低配了，所以建议大家3090起租，不过俺比较阔，所以，这里以V100给大家做个例子。

在这里我选择了一台V100，并扩了他的数据盘，大家可以按照自己的情况，选择扩还是不扩，关于镜像的选择，就选择基础镜像，按照我这个配置选择即可。然后点击立即创建。

直接警告，nice

这里其实也涉及到后面如果大家需要用到服务器开发的时候，会遇到的问题之一，就是在更换镜像的时候，一定要看好你选择的镜像的cuda版本，和你选的服务器最高支持的cuda版本对不对的上，如果对不上的话，就大概率开不了机，那你就只能去jupyter里把代码拷出来了，如果你还在里面训了模型，那就只有选择一个最低版本的镜像，先开机再说，不过里面的程序大概率是跑不起来了。

开完机子以后，大家就会跳转到这个界面，到这里，服务器的租赁就完成了（确实是没有V100的机子了，只能破费租台A40了）

vscode登录

打开vscode，刚才已经让大家安装过ssh了，在左边会看到这样一个图标

点开以后，在上面点击那个加号

在这里，输入你的ssh登录指令，然后进入，你的ssh登录账户以及密码都在autodl这里

复制过去，进入以后，点第一个

右下角会弹出一个小窗口，点击连接

选Linux以后输入密码，登录

点击左边那一排的第一个，进入文件夹，进去以后，会让你再输一次密码

进来以后，你的界面应该是这样，点击左下角的第二个地方，就是有个感叹号那里，进入终端

到这里，vscode就登录成功了。

pycharm登录

pycharm的登录会比较麻烦，但是，pycharm的界面比vscode好看一百倍！！！！！！！！

点击文件，下面有个远程开发，进来以后，就是以下界面

点击ssh下面那个新建连接，如果大家刚才vscode登录成功的话，就会知道，把那个账户复制过来，里面是有用户名，端口号，以及主机名的，大家按照以下方式分别复制到里面即可

点击检查连接

输入密码

在项目目录这里选择autodl-tmp，然后点击确定，下载IDE并连接

还要再输一次密码，干

然后等他下载完

到这里，pycharm就登录完成啦！左下角那一排第二个，进入终端。

sd服务器部署

为了表示我对pycharm的绝对忠诚，这里我将全程用pycharm教大家如何在服务器部署sd

下面大家按照我的指令一条一条执行即可。

挂上学术加速

source /etc/network_turbo
echo '54.192.18.37 huggingface.co' >> /etc/hosts

从git上拉取sd项目

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

在/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/webui.sh路径下找到webui.sh文件，在他的68行

# this script cannot be run as root by default
can_run_as_root=0

 把0改成1，然后继续在终端执行以下指令

给进入sd路径下，./webui.sh文件权限

cd stable-diffusion-webui
chmod +x ./webui.sh

再执行该脚本

./webui.sh

这里安装时间会比较长，不同服务器速度也不一样，大家耐心等待即可。

这下载速度，我只能说，在本地想都不敢想

在这里把7860端口号加上，就可以从本地进入webui啦

芜湖，起飞！

后面还有一些插件啥的，我这里就不再赘述了，我把链接放下面，大家自行下载即可。

中文插件

GitHub - dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN: Simplified Chinese translation extension for AUTOMATIC1111's stable diffusion webui

 面部修复插件

https://github.com/Bing-su/adetailer.git

关键词整理插件

https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git

动态阈值插件

https://github.com/mcmonkeyprojects/sd-dynamic-thresholding.git

比例控制插件

https://github.com/thomasasfk/sd-webui-aspect-ratio-helper.git

controlnet插件

https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git

segment-anything 插件（做蒙版的）

https://github.com/continue-revolution/sd-webui-segment-anything.git

还有两个下模型的网站

liblib

www.liblibai.com

civitai

Civitai

diffusers服务器部署

后面就是开发教程了，如果只是玩玩的话，这里就可以退出了，上面的内容如果大家都已经实现了，其实已经有很多东西可以慢慢玩了。如果想要做diffusers的开发的话，下面的教程可以简单的帮大家入个门

diffusers的模型是可以下载到本地的，大家可以去huggingface上下载，这里我把diffusers的官网给大家

Stable Diffusion XL (huggingface.co)

huggingface对国内的服务器有随机污染，连不上很正常，所以如果大家要做开发的话，还是建议下载到本地。

模型加载

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
import torch

#从huggingface上的模型加载，这里要把整个包都下载下来，少则6g，大的话得有20个g，不建议用这种方式加载
pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",#模型地址
                                                     torch_dtype=torch.float16,
                                                     variant="fp16",
                                                     use_safetensors=True,
                                                     safety_checker= None).to("cuda")

#从ckpt文件加载模型,这里的模型可以直接从civitai上下载，跟webui的模型是通用的
pipeline = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_single_file("/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors",
                                                            torch_dtype=torch.float16,
                                                            use_safetensors=True,
                                                            variant="fp16",
                                                            safety_checker= None).to("cuda")

简单的文生图

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
import torch
from PIL import Image

#从ckpt文件加载模型,这里的模型可以直接从civitai上下载，跟webui的模型是通用的
pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file("/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors",
                                                            torch_dtype=torch.float16,
                                                            use_safetensors=True,
                                                            variant="fp16",
                                                            safety_checker= None).to("cuda")


prompt = "Astronaut in a jungle, cold color palette, muted colors, detailed, 8k"
image = pipeline(prompt=prompt).images[0]
image.save('succ.png')

简单的图生图

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline, StableDiffusionXLImg2ImgPipeline
import torch
from PIL import Image

#从ckpt文件加载模型,这里的模型可以直接从civitai上下载，跟webui的模型是通用的
pipeline = StableDiffusionXLImg2ImgPipeline.from_single_file("/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors",
                                                            torch_dtype=torch.float16,
                                                            use_safetensors=True,
                                                            variant="fp16",
                                                            safety_checker= None).to("cuda")


init_image = Image.open('txt.png')#这里放上你本地的一张图片的地址
prompt = "a dog catching a frisbee in the jungle"
fin = pipeline(prompt,
               image=init_image,
               strength=0.8,
               guidance_scale=10.5).images[0]

fin.save('succ.png')

简单的蒙版重绘

from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
import torch


device = "cuda"
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("./majicMIX_realistic_v6",
                                                    torch_dtype=torch.float16,
                                                    use_safetensors=True,
                                                    safety_checker=None).to(device)

mask = matting(image)#我接了个蒙版算法在这，分割算法多的是，你们得自己在这里接一个蒙版算法进来
pos_prompt = "film, nikon RAW photo, 8 k, Fujifilm XT3" 
neg_prompt = "paintings, sketches, (low quality:2), (normal quality:2), lowres, normal quality"
width,height = image.size

out = pipe(
        prompt=pos_prompt,
        negative_prompt=neg_prompt,          
        image = image,
        mask_image = mask,
        width =width,
        height = height,
        strength=0.75, 
        guidance_scale=7.5,
        ).images[0]  
    
out.save('succ.png')

加个lora

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch


pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("./Photon_v1",
                                            use_safetensors=True,
                                            torch_dtype=torch.float16,
                                            safety_checker=None).to("cuda")

#lora加载
pipe.load_lora_weights("./lora/", weight_name="asian_man.safetensors",scale = 0.2)

generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0)
out = pipe(
            prompt = "beautiful girl",
            negative_prompt = "nsfw",
            generator = generator
            ).images[0]

out.save('succ.png')

突破clip长度限制，把关键词编码

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch


def embedding_create(prompt):
    tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("./majicMIX_realistic_v6/tokenizer")
    text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained("./majicMIX_realistic_v6/text_encoder")
    text_input = tokenizer(
        prompt, padding="max_length", max_length=tokenizer.model_max_length, truncation=True, return_tensors="pt"
    )
    with torch.no_grad():
        text_embeddings = text_encoder(text_input.input_ids)[0]
    return text_embeddings


pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("./Photon_v1",
                                            use_safetensors=True,
                                            torch_dtype=torch.float16,
                                            safety_checker=None).to("cuda")

pos_prompt = "balabalabala..................................................."
neg_prompt = "balabalabala..................................................."
pos_embeds = embedding_create(pos_prompt)
neg_embeds = embedding_create(neg_prompt)

generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0)
out = pipe(
            prompt_embeds=pos_embeds,
            negative_prompt_embeds=neg_embeds,
            generator = generator
            ).images[0]

out.save('succ.png')

加入controlnet

from diffusers import StableDiffusionControlNetInpaintPipeline
import torch


controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("./sd-controlnet-canny", torch_dtype=torch.float16,
                                                   Conditioning_scale=0.5,timestep = 15)

pipe = StableDiffusionControlNetInpaintPipeline.from_pretrained("./majicMIX_realistic_v6",
                                                                controlnet=controlnet,
                                                                torch_dtype=torch.float16,
                                                                safety_checker=None,
                                                                use_safetensors= True).to("cuda")

generator = torch.Generator(device="cuda").manual_seed(0)
#这里一共要进三张图，分别是原图，蒙版，以及controlnet的图，注意，这里面controlnet的图是不会帮你做预处理的，所以得自己想办法
out = pipe(
            image = image,
            prompt_embeds=pos_embeds,
            negative_prompt_embeds=neg_embeds,
            generator = generator,
            mask_image=mask_image,
            control_image=controlnet_image,
            ).images[0]

out.save('succ.png')

后面还有其他花里胡哨的东西，就等大家自己去看文档了，包括prompt的权重设置，sheduler的一些参数配置，以及社区管道的加载与贡献等，我这里就不一一赘述了，diffusers会比webui更加底层，如果有想做开发的同学，可以先从这里入手，先实现一些简单的功能，再去看huggingface。

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更新时间 2024-01-01