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本文介紹如何搭建Stable Diffusion的WebUI框架以實現2秒內文本生成圖片、如何使用AiaccTorch加速圖片生成速度，以及如何使用不同模型進行推理。

背景信息

Stable Diffusion是一個可通過文本生成圖像的擴散模型，基于CLIP模型從文字中提取隱變量，并通過UNet模型生成圖片；最后通過逐步擴散、逐步處理圖像，優化圖像質量。

AIACC-Inference（AIACC推理加速器）Torch版可通過對模型的計算圖進行切割，執行層間融合，以及高性能OP實現，大幅度提升PyTorch的推理性能。您無需指定精度和輸入尺寸，即可通過JIT編譯的方式對PyTorch框架下的深度學習模型進行推理優化。更多信息，請參見手動安裝AIACC-Inference（AIACC推理加速）Torch版。

本文基于阿里云GPU服務器和Stable Diffusion的WebUI框架，指導您如何基于AIACC加速器快速實現AIGC繪畫。

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重要

阿里云不對第三方模型的合法性、安全性、準確性進行任何保證，阿里云不對由此引發的任何損害承擔責任。
您應自覺遵守第三方模型的用戶協議、使用規范和相關法律法規，并就使用第三方模型的合法性、合規性自行承擔相關責任。

操作步驟

創建ECS實例

本文使用的ai-inference-solution市場鏡像中，內置了以下三個模型及運行環境。

v1-5-pruned-emaonly.safetensors：Stable Diffusion v1.5模型，一種潛在的text-to-image（文本到圖像）的擴散模型，能夠在給定任何文本輸入的情況下生成逼真的圖像。
說明
該模型中文提示詞效果不好，建議使用英文提示詞。
Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1：太乙-中文模型，基于0.2億篩選過的中文圖文對訓練，可以使用中文進行AI繪畫。
Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1：太乙-動漫風格模型，首個開源的中文Stable Diffusion動漫模型，該模型是基于Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1進行繼續訓練，經過100萬篩選過的動漫中文圖文對訓練得到的。太乙-動漫風格模型不僅能夠生成精美的動漫圖像，還保留了太乙-中文模型對中文概念強大的理解能力。

前往實例創建頁。
按照界面提示完成參數配置，創建一臺ECS實例。
需要注意的參數如下，其他參數的配置，請參見自定義購買實例。
- 實例：選擇實例規格為ecs.gn7i-c16g1.4xlarge。
- 鏡像：本文使用已部署好推理所需環境的云市場鏡像，名稱為ai-inference-solution。
- 公網IP：選中分配公網IPv4地址，帶寬計費模式選擇按使用流量，帶寬峰值設置為10 Mbps。
  說明
  如果您需要自行下載模型測試，建議將帶寬峰值設置為100 Mbps，以加快模型下載速度。
為當前ECS實例添加安全組規則，具體操作，請參見添加安全組規則。
安全組規則所屬的方向：入方向，端口范圍：5000/5000，授權對象：訪問WebUI服務的本地客戶端公網IP地址（非實例公網IP地址）。例如本地客戶端公網IP為101.200.XX.XX，則授權對象為101.200.XX.XX/32。
創建完成后，在ECS實例頁面，獲取公網IP地址。
說明
公網IP地址用于生成圖片測試時訪問WebUI服務。

為Nginx添加用戶登錄驗證

本文所使用的鏡像中預裝了Nginx軟件，用于登錄鑒權，以防止非授權用戶登錄。

執行如下命令，創建登錄用戶和密碼。
說明
${UserName}請替換為您自定義的用戶名，例如admin；'${Password}'請替換為您自定義的密碼，例如ECS@test1234。
```
htpasswd -bc /etc/nginx/password ${UserName} '${Password}'
```
執行如下命令，重啟Nginx。
```
systemctl restart nginx
```
執行如下命令，查看Nginx狀態。
```
systemctl status nginx
```
當顯示如下圖所示的回顯信息時，說明Nginx處于運行中。
執行如下命令，設置Nginx開機自啟動。
```
systemctl enable nginx
```

開始文本生成圖片

步驟一：啟動WebUI服務

執行如下命令，啟動WebUI服務。

cd ~/stable-diffusion-webui/
nohup ./run_taiyi.sh &

重要

建議您等待1分鐘，等待WebUI加載完成。

步驟二：開啟AI繪畫并測試AiaccTorch加速效果

在瀏覽器地址欄輸入http://<ECS公網IP地址>:5000，在彈出的登錄對話框，輸入上章節第1步中創建的用戶和密碼，單擊登錄。
開始AI繪畫。
說明
首次應用AiaccTorch進行圖片生成，或者切換模型后的首次圖片生成，會多占用約30s時間，以進行AiaccTorch模型加載。
- 開啟AiaccTorch加速時進行AI繪畫（默認已開啟）
  在對話框中輸入關鍵字，如鐵馬冰河入夢來，概念畫，科幻，玄幻，3D，單擊生成/Generate（您可以嘗試多次Generate，生成更符合需求的圖片）。
  頁面右側將會展示生成的圖片和推理時間，本示例中單張圖片推理時間為0.91s。
- 禁用AiaccTorch時進行AI繪畫
  1. 單擊設置/Settings頁簽，左側導航選擇AiaccTorch，取消選中Apply Aiacctorch in Unet to speedup the whole network inference when loading models后，單擊應用設置/Apply settings，再單擊重新加載WebUI/Reload UI。
  2. 在對話框中輸入關鍵字，單擊生成/Generate，重新生成圖片，查看推理時間（本示例為2.02s）。
對比發現，開啟AiaccTorch后，單張圖片的推理時間要遠少于禁用AiaccTorch時的推理時間。

查看不同模型的推理效果

本文使用的鏡像中內置了3個模型，您可根據需求切換模型，查看不同模型的推理效果。

在頁面左上角，切換模型，例如切換為Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1模型。

在對話框中輸入提示詞和反向提示詞。

提示詞示例：

1個女孩,綠眼,棒球帽,金色頭發,閉嘴,帽子,看向閱圖者,短發,簡單背景,單人,上半身,T恤

反向提示詞示例：

水彩,漫畫,掃描件,簡樸的畫作,動畫截圖,3D,像素風,原畫,草圖,手繪,鉛筆

生成的動漫風格圖像如下圖所示。

使用LoRA插件

LoRA是Stable Diffusion模型的一種插件，它允許在不修改Stable Diffusion模型的情況下，使用少量數據訓練出一種畫風、IP或人物，以實現定制化需求。相較于訓練Stable Diffusion，使用LoRA所需的訓練資源更少，非常適合社區用戶和個人開發者使用。

您可以在提示詞（Prompt）中添加LoRA支持文本<lora:iuV35.uv1P:1>以啟用該功能。

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使用Controlnet插件

ControlNet是一個用于控制AI圖像生成的插件，它可以利用輸入圖片中的邊緣特征、深度特征或人體姿勢的骨架特征，與文字提示一起精準地控制AI圖像的生成，以獲得更好的視覺效果。

Canny是ControlNet中一個常見的模型，用于識別輸入圖像的邊緣信息，從上傳的圖片中生成線稿，然后根據關鍵詞生成與上傳圖片相似構圖的畫面。

單擊Controlnet右側的圖標，選中啟用/Enable，Control Type選擇Canny，在單張圖像/Single Image區域中，上傳輸入的圖片（如Lena圖）。
單擊生成/Generate，在頁面右側即可生成使用Canny模型生成的線稿和同樣構圖的圖片。