基于腾讯云HAI构建StableDiffusion WebUI：轻松实现AI图像生成新境界
原创基于腾讯云HAI构建StableDiffusion WebUI：轻松实现AI图像生成新境界
原创
前言
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带各位小伙伴如何基于腾讯云高性能应用服务（HAI）使用StableDiffusion的WebUI，轻松实现高效、便捷的AI图像生成。
在当今数字化时代，人工智能（AI）的快速发展正在改变我们生活的方方面面。其中，文本到图像生成技术以其独特的魅力吸引了广大用户。StableDiffusion作为一种先进的文本到图像模型，已经在业界获得了广泛的关注和应用。
正文内容
一、什么是腾讯云高性能应用服务HAI
腾讯云高性能应用服务（Hyper Application Inventor，HAI）是一款面向 AI 和科学计算的 GPU/NPU 应用服务产品，提供即插即用的强大算力和常见环境。它可以帮助中小企业和开发者快速部署语言模型（LLM）、AI 绘图、数据科学等高性能应用，原生集成配套的开发工具和组件，大大提升应用层的开发生产效率。
作为高性能云服务器，那么它与GPU 云服务器有什么区别呢?
二、StableDiffusion模型概述
StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型。它能够通过分析输入的文本描述，生成与之匹配的高质量图像。StableDiffusion模型在训练过程中充分学习了大量的图像数据，因此能够生成出逼真、细腻的图像效果。
三、基于HAI部署StableDiffusion WebUI
1. 腾讯云HAI最新活动体验
如果各位开发者对AI感兴趣，可以来实时腾讯云最新的优惠体验活动，1块钱就能使用8小时HAI，活动地址/act/pro/hai?from_column=20421&from=20421
2. 创建一个HAI实例，配置计算资源
我们购买优惠体验之后，点击立即使用，同意授权，即可来到高性能服务器控制台；
进入控制台，我们点击新建；
在配置选择界面，需要选择合适的计算、存储和网络配置。建议选择高性能的 CPU 和 GPU，以获得更好的图像生成效果。我们主要选择创建Stable Diffusion WebUI环境，确认无误后，我们选择立即购买即可。
购买完成后，看到如题所示，即代表我们的服务器实例创建成功。
3. 连接服务器实例
实例创建成功后，我们就可以链接算力开始使用，目前支持两种链接方式。
方式一：选择 JupyterLab 登录方式，进入 JupyterLab 终端。
方式二：选择 Gradio WebUI 登录方式，进入 Stable Diffusion checkpoint 可视化交互界面。
四、使用StableDiffusion WebUI进行图像生成
部署完成后，我们就可以通过浏览器访问StableDiffusion的WebUI界面了。在界面中，你可以输入任意文本描述，然后点击生成按钮，StableDiffusion模型就会根据你的描述生成出相应的图像。你可以通过调整参数来优化生成结果，如调整生成图像的分辨率、风格等。
在腾讯云高性能应用服务 HAI（High Availability Infrastructure）中，我们可以看到有文生图（Text-to-Image）、图生图（Image-to-Image）、附加功能、图片信息、模型合并、训练和 Dreambooth 等功能都可以帮助您更好地利用 AI 技术进行图像生成和处理。
1. 文生图（Text-to-Image）：
文生图功能允许您通过输入文本描述来生成相应的图像。这一功能基于先进的自然语言处理和理解技术，能够将文本中的场景、对象、颜色等信息转换为生动的图像。
2. 图生图（Image-to-Image）：
图生图功能可以将一种图像样式转换为另一种图像样式。例如，您可以将一张风景照片转换成梵高风格的画作。这一功能基于深度学习和风格迁移技术，能够保留原始图像的细节和结构，同时赋予其新的艺术风格。
3. 附加功能：
附加功能包括图像修复、图像增强、图像去噪等。这些功能可以帮助您改善图像质量，消除图像中的瑕疵和噪声，提高图像的视觉效果。
4. 图片信息：
图片信息功能可以为您提供有关图像的详细信息，如图像尺寸、格式、颜色空间等。此外，它还可以识别图像中的物体、场景和人脸等元素，为您提供更深入的图像分析。
5. 模型合并：
模型合并功能允许您将多个预训练模型整合到一个模型中，以提高模型的性能和功能。这可以帮助您节省计算资源，同时获得更好的图像生成和处理效果。
6. 训练：
训练功能使您能够在 HAI 上自定义和训练自己的图像生成和处理模型。您可以选择合适的算法和框架，上传训练数据，然后在 HAI 上进行模型训练。训练完成后，您可以将模型部署到实际应用中，实现高效的图像生成和处理。
7. Dreambooth：
Dreambooth 是一个基于 AI 的图像生成工具，可以帮助您创建个性化的图像。通过输入文本描述和选择特定的风格，您可以生成符合自己需求的图像。Dreambooth 适用于各种场景，如艺术创作、广告设计、社交媒体等。
总之，腾讯云高性能应用服务 HAI 提供了丰富的图像生成和处理功能，可以帮助您更好地利用 AI 技术进行图像创作和处理。您可以根据实际需求选择合适的功能，实现高效、稳定的图像生成和处理服务。
那么如何具体操作呢？
1. 了解HAI常用术语
首先进入到 StableDiffusion WebUI ，我们需要对需要用到的一些术语有一定的了解。
参数名 | 描述 |
|---|---|
Prompt | 主要描述图像，包括内容风格等信息，原始的 WebUI会对此处有字数的限制，您可以通过安装一些插件来突破字数的限制。 |
Negative prompt | 为了提供给模型，您不需要的风格。flowers，human，man，woman |
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。 |
Sampling method | 扩散算法的去噪声采样模式会影响最终效果，不同的采样模式的结果会有很大差异. |
Sampling steps | 在使用扩散模型生成图片时所进行的迭代步骤。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。 |
Seed | 随机数种子，生成每张图片时的随机种子。 |
第一次体验的小伙伴，可能对提示词和负面提示词有一定的疑惑，我们一起来了解一下。
提示词（Prompt）和负面提示词（Negative Prompt）是用于指导生成对抗网络（GANs）和其他深度学习模型生成特定类型图像的关键概念。这些提示词帮助模型理解用户期望的输出，而负面提示词则告诉模型避免产生哪些不希望的特征。
提示词（Prompt）：
提示词是用来描述你希望生成的图像的属性或特征。它们可以是描述性的短语或句子，用于指导模型生成具有特定风格、内容或情感的图像。例如：
- “一只毛茸茸的猫，坐在窗台上，阳光透过玻璃照射进来。”
- “一个穿着晚礼服的女性，站在城市的夜景中，手持香槟。”
- “一片秋天的森林，树叶呈现出金黄色和棕色，阳光斑驳。”
负面提示词（Negative Prompt）：
负面提示词是用来告诉模型不要生成某些特定属性或特征的图像。它们通常用来避免模型产生不想要的输出，如模糊、失真、不适当的表情等。负面提示词有助于提高生成图像的质量和准确性。例如：
- “不要模糊，保持清晰。”
- “不要有失真或像素化。”
- “避免不适当的内容或不适宜的场景。”
- “不要生成低分辨率的图像。”
在使用提示词和负面提示词时，重要的是要找到平衡点，既要给模型足够的信息来生成期望的图像，又要避免限制模型的创造力。此外，不同的提示词和负面提示词组合可能会导致不同的生成结果，因此可能需要多次尝试和调整才能获得满意的结果。
2. 案例：生成一张关于春天的、色彩鲜艳的风景画
首先我们要对我们的目标内容，写出提示词和负面提示词；
提示词（Prompt）：
- 清晰度：高清晰度、细节丰富
- 颜色：鲜艳、自然、生动
- 风格：写实、风景画
- 主题：春天、风景
- 情感：宁静、愉悦
- 光线：明亮、柔和
- 背景：简单、清晰
- 季节：春天
- 时间：早晨
负面提示词（Negative Prompt）：
- 模糊：不清晰、失焦、马赛克等
- 颜色问题：颜色暗淡、过于鲜艳、不自然等
- 风格不符：非写实、非风景画等
- 主题不符：不是春天、不是风景等
- 情感不符：不宁静、不愉悦等
- 光线问题：光线不足、光线过强、光线不均匀等
- 背景问题：背景杂乱、背景模糊、背景过于简单等
- 季节不符：不是春天等
- 时间不符：不是早晨等
我们可以从上面的提示词和负面提示词，选择自己比较满意的来进行生成，结果如下图所示，满足我预期的结果。
五、销毁高性能应用服务
在使用结束后，在控制台算力管理页中，单击更多 > 销毁，即可销毁高性能应用服务，停止计费，结束使用。
总结与展望
本文详细介绍了通过基于腾讯云高性能应用服务HAI部署StableDiffusion的WebUI，我们可以轻松实现高效、便捷的AI图像生成。希望本文能对读者有所帮助，让更多人能够体验到 AI 图像生成的魅力。
这一技术的应用不仅为设计师和艺术家提供了全新的创作工具，也为广大用户带来了更加丰富多彩的视觉体验。
未来，随着AI技术的不断发展和完善，相信文本到图像生成技术将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值。
最后，感谢腾讯云开发者社区小伙伴的陪伴，如果你喜欢我的博客内容，认可我的观点和经验分享，请点赞、收藏和评论，这将是对我最大的鼓励和支持。同时，也欢迎大家提出宝贵的意见和建议，让我能够更好地改进和完善我的博客。谢谢！
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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