快来玩AI画图！StableDiffusion模型搭建与使用入门~

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小编点评

生成内容时需要带简单的排版，例如以下排版： ``` - 模型 - 训练 - 代码 - 响应 - 解决方案 ```

正文

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~

效果

先看看我生成出来的一些图片

汉服	COSER

大海	2B小姐姐

Stable 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

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）

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: '3.9'
services:
  app:
    build: ./services/AUTOMATIC1111
    image: sd-auto:49
    environment:
      - CLI_ARGS=--allow-code --medvram --xformers --enable-insecure-extension-access --api

改成

version: '3.9'
services:
  app:
    build:
      context: ./services/AUTOMATIC1111
      args:
        - HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080/
        - HTTPS_PROXY=http://proxy.example.com:8080/
    image: sd-auto:49
    environment:
      - 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。

CUDA

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 Mar 30 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      1394      G   /usr/lib/xorg/Xorg                114MiB |
|    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~😃

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.yaml
stable-diffusion-webui-docker-auto-1  | LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
stable-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_v1
stable-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。

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：

这几个网站有很多人分享的成品图和描述文案：

然后模型的话，可以去这几个网站下载：

疑难解答

failed to solve: rpc error:

报错信息

failed to solve: rpc error: code = Unknown desc = failed to solve with frontend dockerfile.v0: failed to solve with frontend gateway.v0: rpc error: code = Unknown desc = dockerfile parse 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_service
  profiles: ["auto"]
  build: ./services/AUTOMATIC1111
  image: sd-auto:49
  environment:
    - CLI_ARGS=--allow-code --medvram --xformers --enable-insecure-extension-access --api

改为

auto: &automatic
  <<: *base_service
  profiles: ["auto"]
  build:
    context: ./services/AUTOMATIC1111
    args:
      - HTTP_PROXY=http://host:port/
      - HTTPS_PROXY=http://host:port/
  image: sd-auto:49
  environment:
    - 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 daemon

sudo systemctl restart docker

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