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持续交付用户指南AI 应用Stable Diffusion WebUI一键部署 AI 生图 Stable Diffusion WebUI
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问问助手AI 应用是针对大模型在线推理场景推出的一站式开发部署运维平台。本文为您介绍如何通过模板一键部署基于开源 SDWebUI 绘画的 AIGC 服务。
应用介绍
Stable Diffusion 是一种 AI 绘画生成工具，通过模拟扩散过程，将噪声图像转化为目标图像，具有较强的稳定性和可控性，可以将文本信息或者图像信息自动转换成高质量、高分辨率且视觉效果良好、多样化的图像。Stable Diffusion 可为设计师提供创意图像素材以及处理图像修复、提高图像分辨率、修改图像风格等任务，辅助实现创意落地。Stable Diffusion WebUI 则进一步提供生图的可视化 Web 操作页面，大大降低了其使用门槛，即使没有 AI 基础的人也能够快速上手。
使用说明
前提条件
- 容器服务 VKE
- 已创建 VKE 集群，具体操作可参见 创建集群。
- （可选）如需挂载对象存储 TOS，请提前安装 csi-tos 组件。具体操作请参见 安装组件。
- （可选）如需以弹性容器实例方式部署，仅适用于网络模型为 VPC-CNI 的 VKE 集群，且集群中需提前安装 vci-virtual-kubelet 组件。具体操作请参见 安装组件。
- （可选）如需使用 GPU 资源，请提前安装 nvidia-device-plugin 组件。具体操作请参见 安装组件。
- 持续交付 CP
- 已接入部署资源。部署资源必须为容器服务 VKE 集群。具体操作请参见 接入部署资源。
- （可选）如需挂载模型文件，请完成以下准备工作，任选一种存储即可。
- 对象存储 TOS
- 已将模型上传至 TOS Bucket 存储。具体操作请参见 对象存储快速入门。
- 已获取当前账号的访问密钥 AK & SK。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥，要求已授权对应文件的访问权限。
- 文件存储 NAS
- 已将模型上传至 NAS 存储，要求 NAS 与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。具体操作请参见 文件存储快速入门。
- 制品仓库
- 已将模型上传至制品仓库存储。具体操作请参见 上传和下载 AI 格式制品快速入门。
- 已获取当前账号的访问密钥 AK & SK。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥，要求该 IAM 用户已授权仓库挂载权限。
- （可选）如需配置外部访问方式，请完成以下准备工作，任选一种方式即可。
- API 网关：已创建网关实例，要求网关实例与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。具体操作请参见 创建实例。
- 负载均衡 CLB：已创建负载均衡实例，要求负载均衡实例与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。具体操作请参见 创建负载均衡实例。
操作步骤
- 登录应用管理页面。
- 登录 持续交付控制台。
- 在左侧导航栏选择 AI 应用。
- 在 AI 应用页面，单击 创建应用。
- 选择 基于框架创建 > AI 生图 - Stable Diffusion WebUI 模板，并单击 部署。
-
- 按要求填写应用的相关配置信息。配置完成后单击 确定，应用将开始创建并部署。
- 基本信息
- 配置项说明应用标识根据界面提示填写应用标识。应用标识是应用的唯一标识，创建后不可更改。应用显示名自定义应用的显示名称。描述填写当前应用的备注信息，可以为空。
- 部署集群
- 配置项说明部署资源选择前提条件中接入的 VKE 部署集群。注意如需以弹性容器实例方式部署，仅适用于网络模型为 VPC-CNI 的 VKE 集群，且集群中需提前安装 vci-virtual-kubelet 组件。命名空间选择或输入要部署的命名空间。输入的命名空间不存在时会自动创建。环境标识自定义当前环境的唯一标识。环境标识创建成功后不支持修改。
- 模型配置
- 配置项说明镜像选择本模板使用预置镜像 SD WebUI。模型支持 官方模型 和 自持模型，请按需选择。
- 官方模型：内置 SD 常用官方模型，帮助您快速拉起服务。
- 自持模型：支持通过以下方式配置您自己的模型文件，请按需选择。
- TOS 挂载：通过火山引擎对象存储 TOS 挂载模型文件。
- 选择模型文件所在的 地域，Bucket，并填写具体 路径。
- AK & SK：输入当前账号的访问密钥 AccessKey ID（AK）和 Secret Access Key（SK）。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥，要求已授权对应文件的访问权限。
- 制品库挂载：通过火山引擎制品仓库挂载模型文件。
- 制品库：选择模型文件所在的 地域、实例、仓库、命名空间、模型名称、版本。仅支持选择 AI 制品仓库。
- AK & SK：输入当前账号的访问密钥 AccessKey ID（AK）和 Secret Access Key（SK）。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥，要求该 IAM 用户已授权仓库挂载权限。
- NAS 挂载：通过火山引擎文件存储 NAS 挂载模型文件。
- 文件系统类型：选择文件系统类型，支持 极速型 和 容量型。要求 NAS 与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。
- 挂载点：选择要挂载的 文件系统 和 挂载点。
- 子目录：输入待挂载的文件系统的子目录信息，默认为根目录/。
- 挂载路径：挂载到 SD WebUI 中的目标路径。 SD 模型默认的加载路径为/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/。
插件可选配置。将其他依赖资源，例如 LoRA 插件、VAE 模型、CLIP 模型等资源挂载到服务中。支持以下挂载方式，请按需选择。一个服务可添加多个插件。- TOS 挂载：通过火山引擎对象存储 TOS 挂载插件。
- 选择插件所在的 地域，Bucket，并填写具体 路径。
- AK & SK：输入当前账号的访问密钥 AccessKey ID（AK）和 Secret Access Key（SK）。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥，要求已授权对应文件的访问权限。
- NAS 挂载：通过火山引擎文件存储 NAS 挂载插件。
- 文件系统类型：选择文件系统类型，支持 极速型 和 容量型。要求 NAS 与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。
- 挂载点：选择要挂载的 文件系统 和 挂载点。
- 子目录：输入待挂载的文件系统的子目录信息，默认为根目录/。
- 挂载路径：挂载到 SD WebUI 中的目标路径。SD WebUI 项目的根目录为/stable-diffusion-webui。
出图位置如果您希望对输出物进行持久化存储，需要对出图目录进行挂载。支持以下挂载方式，请按需选择。- TOS 挂载：通过火山引擎对象存储 TOS 挂载出图目录。
- 选择出图目录所在的 地域，Bucket，并填写具体 路径。
- AK & SK：输入当前账号的访问密钥 AccessKey ID（AK）和 Secret Access Key（SK）。建议使用最小化授权的 IAM 用户的访问密钥。
- NAS 挂载：通过火山引擎文件存储 NAS 挂载出图目录。
- 文件系统类型：选择文件系统类型，支持 极速型 和 容量型。要求 NAS 与待部署的 VKE 集群处于相同的 VPC。
- 挂载点：选择要挂载的 文件系统 和 挂载点。
- 子目录：输入待挂载的文件系统的子目录信息，默认为根目录/。
- 挂载路径：挂载到 SD WebUI 中的目标路径。SD WebUI 项目的默认出图目录为/stable-diffusion-webui/outputs。
启动命令设置应用的启动命令和监听的容器端口。默认为python -u webui.py --no-download-sd-model --listen --port 7860，支持根据业务需求修改启动命令。
- 服务规格
- 勾选以弹性容器实例方式部署
-
- 不勾选以弹性容器实例方式部署
-
- 访问配置（可选）
- 配置 AI 应用的访问方式。详细内容可参见 访问设置。
结果验证
- 验证应用是否部署成功
- 在应用的 基本信息 > 资源配置 页签，查看应用的部署进度。支持通过实例的 运行状态、实时日志 和 事件，查看应用详细的启动和运行信息。
-
- 查看实时日志：单击 实时日志，可查看应用的运行信息，方便运维和排障。
- 查看事件：单击 事件，可查看应用的启动信息。最多可查看最近 1 小时内发生的事件信息。
- 访问 SD WebUI
- 应用部署成功后，可在 访问设置 区域复制应用的访问地址。通过该地址去访问 SD WebUI。
- 文生图
- 在 SD WebUI 的 txt2img 页签中，输入正向和反向提示词，单击 Generate，即可生成描述提示词的图片。
-
常见问题
如何通过 API 访问 SD WebUI？
- 创建一个 client.py 的 python 脚本。
from datetime import datetime
import urllib.request
import base64
import json
import time
import os
import requests
webui_server_url = os.environ.get('SD_WEB_UI_URL', 'http://127.0.0.1:7860')
out_dir = os.environ.get('API_OUT_DIR', 'api_out')
out_dir_t2i = os.path.join(out_dir, 'txt2img')
out_dir_i2i = os.path.join(out_dir, 'img2img')
os.makedirs(out_dir_t2i, exist_ok=True)
os.makedirs(out_dir_i2i, exist_ok=True)
def timestamp():
return datetime.fromtimestamp(time.time()).strftime("%Y%m%d-%H%M%S")
def encode_file_to_base64(path):
with open(path, 'rb') as file:
return base64.b64encode(file.read()).decode('utf-8')
def decode_and_save_base64(base64_str, save_path):
with open(save_path, "wb") as file:
file.write(base64.b64decode(base64_str))
def call_api(api_endpoint, **payload):
data = json.dumps(payload).encode('utf-8')
request = urllib.request.Request(
f'{webui_server_url}/{api_endpoint}',
headers={'Content-Type': 'application/json'},
data=data,
)
response = requests.post(
f'{webui_server_url}/{api_endpoint}',
data=data,
headers={'Content-Type': 'application/json'},
timeout= 30,
)
return response.json()
def call_txt2img_api(**payload):
response = call_api('sdapi/v1/txt2img', **payload)
for index, image in enumerate(response.get('images')):
save_path = os.path.join(out_dir_t2i, f'txt2img-{timestamp()}-{index}.png')
print("save to: ", save_path)
decode_and_save_base64(image, save_path)
def call_img2img_api(**payload):
response = call_api('sdapi/v1/img2img', **payload)
for index, image in enumerate(response.get('images')):
save_path = os.path.join(out_dir_i2i, f'img2img-{timestamp()}-{index}.png')
decode_and_save_base64(image, save_path)
if __name__ == '__main__':
payload = {
"prompt": "masterpiece, (best quality:1.1), 1girl <lora:lora_model:1>", # extra networks also in prompts
"negative_prompt": "",
"seed": 1,
"steps": 20,
"width": 512,
"height": 512,
"cfg_scale": 7,
"sampler_name": "DPM++ 2M",
"n_iter": 1,
"batch_size": 1,
}
call_txt2img_api(**payload)
- 执行以下命令。命令执行成功后，将生成图片并保存至本地文件。
SD_WEB_UI_URL="xxx" # 替换为您的 SD 访问地址。
python3 client.py
# save to: api_out/txt2img/txt2img-20240726-073928-0.png
最近更新时间：2026.06.17 16:50:41
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