UCloud优刻得GPU云主机上线AI绘画stable diffusion平台

近期UCloud优刻得的GPU云主机上线了AI绘画stable diffusion平台，在UCloud优刻得控制台创建GPU云主机时，在镜像市场选择“AI绘画stable diffusion平台”镜像，然后点击【立即创建】，机器创建成功之后，连接GPU云主机，就已完成所有前期配置。然后输入您心中的描述，例如：“A dream of a distant galaxy, by Caspar David Friedrich, matte painting trending on artstation HQ”，执行一下prompt命令，AI即可输出您心中“设计”的图片，示例图片如下：

　　

苏轼评王维诗曾言：“味摩诘之诗，诗中有画，观摩诘之画，画中有诗”。中国古典审美特别强调“诗情”与“画意”完美融合。对于一部分朋友们来说，心中纵有万千美景，无奈手拙难画一线，只能凝缩于几行文字，无法通过美妙的图片直抒胸臆，而AI绘画平台恰好提供这个工具。细想一下：“远看山有色，近听水无声”如果通过图片展示，应该也是一副赏心悦目的图卷吧。

　　

也许UCloud优刻得Stable Diffusion目前还不能作为生产力工具，但不可否认，它让设计变得简单，也为设计方式带来更多多样化元素，让普通人打开了AI绘画的可能性。所以我们推荐大家实际部署玩下，让自己拥有更多的可能!

　　

附录：UCloud优刻得的GPU云主机的AI绘画stable diffusion平台实践手册

　　

体验步骤

　　

1.创建一台GPU云主机

　　

创建GPU云主机时，镜像选择“AI绘画stable diffusion平台”，操作路径：镜像市场——>AI绘画stable diffusion平台，便捷安装stable diffusion，镜像内置环境：CentOS 7.8。

　　

推荐机型：GPU型云主机T4S、V100S、P40

　　

说明：

　　

内存请选择32GB及以上，否则模型加载时可能会触发OOM。

　　

绑定EIP并在外网防火墙放行TCP 8888端口。

　　

2.虚机内部启动jupyter

　　

nohup jupyter notebook &

　　

目的在于后续可以在web页面浏览生成的图片，也可在web页面直接编写python交互式程序。

　　

若需要开机自启，可以自行通过rc.local或systemctl配置。

　　

3.使用stable diffusion

　　

3.1方式一：使用stable diffusion的sample script

　　

3.1.1切换conda环境

　　

conda activate ldm

　　

3.1.2执行sample脚本

　　

执行脚本，输入您预想图画的描述，即可得到图片(以下以“a painting of Mads Mikkelsen smoking”为例)，生成的图片在/root/stable-diffusion/outputs/txt2img-samples/目录下。

　　

cd stable-diffusion

　　

python scripts/txt2img.py --prompt "a painting of Mads Mikkelsen smoking"

　　

3.1.3使用jupyter页面查看

　　

根据外网ip地址，访问:8888img

　　

输入token(在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py中查看c.NotebookApp.token的配置，可自行修改。)

　　

根据导航点击预览图片。

　　

3.2方式二：使用stable diffusion的lib

　　

3.2.1切换到指定目录

　　

cd /root/demo

　　

CopyErrorSuccess

　　

3.2.2执行python test.py

　　

需确保在ldm的conda环境中运行。

　　

以下以生成图片“astronaut_rides_horse.png”为例做演示。

　　

test.py

　　

from torch import autocast

　　

from diffusers import StableDiffusionPipeline

　　

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(

　　

"./stable-diffusion-v1-4").to("cuda")

　　

prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"

　　

with autocast("cuda"):

　　

image = pipe(prompt)["sample"][0]

　　

image.save("astronaut_rides_horse.png")

　　

3.2.3使用jupyter页面查看