【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解

一、前言

二、AI绘图大模型概述

2.1 AI绘图大模型介绍

2.2 AI绘图大模型特点

2.3 AI绘图大模型优势

三、主流的AI绘图大模型介绍

3.1 Midjourney

3.1.1 Midjourney介绍

3.1.2 Midjourney功能特点

3.1.3 Midjourney使用场景

3.2 Stable Diffusion

3.2.1 Stable Diffusion介绍

3.2.2 Stable Diffusion特点

3.2.3 Stable Diffusion应用场景

3.3 Adobe Firefly

3.3.1 Adobe Firefly功能特点介绍

3.3.2 Adobe Firefly使用场景

3.4 DALL·E

3.4.1 DALL·E 介绍

3.4.2 DALL·E 特点

3.4.3 DALL·E 技术背景

3.4.4 DALL·E 应用场景

四、基于AutoDL部署Stable Diffusion

4.1 部署Stable Diffusion环境说明

4.2 AutoDL 介绍

4.2.1 AutoDL 特点

4.3 AutoDL 部署Stable Diffusion过程

4.3.1 注册账号

4.3.2 实名认证与充值

4.3.3 创建实例

4.3.4 选择合适版本的镜像

4.3.5 前置环境配置

4.3.6 运行启动器

4.3.7 打开Stable Diffusion使用控制台

4.4 实用工具

五、写在文末

一、前言

随着开源大模型的兴盛，AI绘图大模型火热程度也越来越高，并且在众多的领域开始逐步商用，市面上也陆续出现了很多功能强大的AI绘图大模型，本文以开源大模型Stable Diffusion为例进行说明。

二、AI绘图大模型概述

2.1 AI绘图大模型介绍

AI绘图大模型是指利用人工智能技术，特别是深度学习算法来生成图像的模型。这些模型通常能够根据文本描述或其他形式的输入生成相应的图像，具有较高的艺术价值和技术含量。

2.2 AI绘图大模型特点

以下是一些典型的AI绘图大模型的特点

大规模数据训练
- 这些模型通常是在大规模的图像数据集上进行训练，以便学习到丰富的视觉特征和模式。
多模态能力
- 一些绘图大模型具备多模态的能力，即可以从多种类型的数据（如文本、音频、视频等）中生成图像。
复杂的神经网络架构
- 这些模型往往采用复杂的神经网络架构，如Transformer、ResNet等，来捕捉图像中的高级抽象特征。
预训练与微调
- 许多绘图大模型会经历预训练和微调两个阶段。预训练阶段通常使用大量未标注数据来学习通用特征表示，而在微调阶段则会在特定任务上进一步优化模型。
高计算需求
- 训练和运行这些模型通常需要大量的计算资源，如GPU或TPU等高性能计算硬件。

2.3 AI绘图大模型优势

AI绘图大模型具有如下显著优势

强大的生成能力
- AI绘图大模型可以生成高质量、高分辨率的图像，并且可以根据输入文本或其他形式的提示生成对应的图像。
多样化的风格
- 这些模型可以模仿多种艺术风格，从写实到抽象，从传统绘画到现代数字艺术。
创新的设计辅助
- 在设计领域，AI绘图模型可以作为设计师的辅助工具，帮助他们快速产生概念草图或者完整的艺术作品。
高效的图像编辑
- 除了生成图像，一些模型还提供了图像编辑功能，如局部修改、风格转换等。
跨领域应用
- AI绘图模型的应用范围非常广泛，包括但不限于游戏开发、动画制作、广告设计、建筑设计等多个行业。
易于集成
- 许多AI绘图模型都提供了API接口或者可以直接在云端服务中使用，使得它们很容易被集成到现有的工作流程中。
实时反馈
- 用户可以即时看到模型生成的结果，并根据需要进行调整，提高了创作效率。

这些特点和优势使得AI绘图大模型成为了当前创意产业中的重要工具，不仅能够加速创作过程，还能激发新的创意方式。然而，值得注意的是，随着技术的发展，也应该关注到AI绘图可能带来的版权问题、隐私保护以及伦理道德等方面的影响。

三、主流的AI绘图大模型介绍

近几年，随着AI大模型技术的成熟，以及算力的逐步提升，市面上涌现出一批优秀的开源AI绘图大模型工具，下面选取几种主流的AI绘图大模型加以说明。

3.1 Midjourney

3.1.1 Midjourney介绍

Midjourney 是一家位于美国加州旧金山的人工智能公司，成立于2021年，以开发基于AI的图像生成工具而知名。Midjourney 的主要产品是一款基于人工智能的图像生成工具，允许用户通过输入文本描述来自动生成相应的图像。这一工具的特点包括高质量图像生成、简单易用、个性化风格支持、无需专业技能即可使用、灵活的授权选项以及强大的开放API。中文网站：MJ中文站 - 专业AI绘图网站

3.1.2 Midjourney功能特点

Midjourney的主要功能和特点总结如下：

高质量图像生成
- Midjourney 可以根据用户提供的描述，生成具有高度真实感和艺术性的图像。
简单易用
- 用户只需输入描述性的文本，Midjourney 即可自动完成图像生成，操作简单快捷。
个性化风格
- 用户可以选择不同的艺术风格，比如模仿著名艺术家的作品风格，如安迪·沃霍尔、达芬奇、达利和毕加索等。
无需专业技能
- Midjourney 对用户的专业技能要求不高，任何人都可以轻松使用，不需要具备专业的设计或编程知识。
灵活的授权选项
- 用户可以根据自身需求选择合适的授权方案，适用于个人项目或是商业用途。
强大的开放API
- 开发者可以利用Midjourney提供的API将图像生成功能集成到自己的应用程序中，扩展其功能。

3.1.3 Midjourney使用场景

Midjourney使用场景众多，下面列举了一些常用的应用场景

内容创作：作家、博客作者、社交媒体经理等可以用它来创建配图。
UI/UX设计：设计师可以用它来快速生成设计原型中的图像元素。
书籍插画：为出版物提供快速且低成本的插图解决方案。
广告设计：广告制作人可以用来快速创建广告素材。
游戏资源：游戏开发者可以利用它来生成游戏中的图像资源。

Midjourney 作为一个新兴的AI绘图工具，在短时间内获得了广泛的使用，并且随着技术的不断进步，它正逐渐拓展其业务范围，不仅限于软件层面，也开始涉足硬件开发。

3.2 Stable Diffusion

3.2.1 Stable Diffusion介绍

Stable Diffusion 是一个开源的人工智能模型，用于生成图像。它是由 Stability AI 团队开发的，该模型基于扩散模型（Diffusion Model）原理，该原理是一种能够生成高质量图像的概率模型。Stable Diffusion 的一大特点是它的开源性质，这意味着任何人都可以自由地使用、修改和分发这个模型，这对于促进研究和创新是非常有利的。

StableDiffusion 2024官方中文版

3.2.2 Stable Diffusion特点

Stable Diffusion具备如下特点：

开源
- Stable Diffusion 是完全开源的，这使得研究人员和开发者可以查看和修改其源代码，促进了技术的透明度和社区合作。
高性能
- 尽管是开源的，Stable Diffusion 仍然能够生成高质量的图像，其性能与许多专有的图像生成模型相当甚至更好。
用途广泛
- 该模型不仅可以用于图像生成，还可以用于图像修复、超分辨率、风格迁移等多种图像处理任务。
使用门槛低
- 相比于其他图像生成模型，Stable Diffusion 在计算资源上的需求相对较低，可以在普通的GPU上运行，这降低了使用门槛。
可定制性好
- 用户可以根据自己的需求对模型进行微调，以适应特定的任务或风格。
社区活跃
- 由于其开源特性，Stable Diffusion 拥有一个活跃的开发者社区，这有助于模型的持续改进和支持。

3.2.3 Stable Diffusion应用场景

Stable Diffusion具备丰富的使用场景，如下

艺术创作：艺术家可以利用Stable Diffusion来创造独特的视觉效果。
设计辅助：设计师可以快速生成设计概念图或原型。
科学研究：研究人员可以使用该模型来生成模拟数据或进行数据增强。
教育：教育工作者可以使用它来生成教学材料或可视化工具。

Stable Diffusion 是一款功能强大且灵活的图像生成工具，它的开源特性和高性能使其成为学术界和工业界广泛应用的选择。随着社区的不断贡献和技术的进步，Stable Diffusion 有望在未来继续发展和完善。

3.3 Adobe Firefly

Adobe Firefly 是由Adobe公司开发的一款创意生成式人工智能工具。这款工具最初发布于2023年3月22日，旨在帮助设计师和创意专业人士更高效地创作图像、文本效果和其他多媒体内容。

3.3.1 Adobe Firefly功能特点介绍

Adobe Firefly具备如下功能

图像生成
- 用户可以通过简单的文本描述来生成图像内容。例如，输入一段描述性的文字，Firefly 就能生成相应的图像。
文本效果生成
- Firefly 支持生成文本效果，包括字体样式、布局和视觉风格等，这为设计师提供了更加丰富的文本设计选择。
创意辅助
- Firefly 提供了构思、创作和沟通的新方式，帮助创意人员快速将想法转化为实际作品。
工作流程改进
- 通过自动化某些创意任务，Firefly 显著改善了创意工作流程，提高了创作效率。
多平台支持
- Firefly 可以通过网页端使用，无需下载额外的软件，使得创作过程更加便捷。
风格多样化
- 用户可以调整图像的风格、颜色、光照等属性，创造出符合具体需求的独特视觉效果。

3.3.2 Adobe Firefly使用场景

总结来说，Adobe Firefly具备如下使用场景

图像设计：包括广告、海报、宣传册等平面设计需求。
文本设计：为PPT、报告、杂志等文档提供富有创意的文本效果。
视频编辑：Firefly 还支持自动剪辑工具，可以依据输入的文字和指令自动生成视频内容，包括背景音乐、音效匹配、视频调色等。
3D图像生成：虽然初始版本主要集中在图像和文本效果生成上，但后续计划扩展至3D模型生成等功能。
未来发展：集成Adobe生态系统：Firefly 计划与Adobe其他产品（如Photoshop、Illustrator、Premiere Pro等）深度整合，形成更加紧密的工作流。

Adobe Firefly 代表了Adobe对于未来创意工作的愿景——通过AI技术赋能创意人士，让他们能够更加专注于创意本身，而不是繁琐的技术细节。随着技术的进步和功能的不断完善，Adobe Firefly 预计将成为创意行业中的重要工具之一。

3.4 DALL·E

3.4.1 DALL·E 介绍

DALL·E 是由 OpenAI 开发的一种人工智能系统，专门用于根据文本描述生成图像。这个名字结合了迪士尼电影中的机器人WALL·E和西班牙超现实主义画家Salvador Dalí的名字，暗示了其生成图像的能力既有创造性的元素也有超现实主义的风格。

3.4.2 DALL·E 特点

DALL·E主要有如下特点

文本到图像的转换
- DALL·E 可以接受自然语言描述的文本输入，并据此生成相应的图像。例如，它可以生成像“穿着燕尾服抽雪茄的臭鼬”这样的复杂图像。
高质量图像生成
- 生成的图像通常具有较高的分辨率和质量，能够展现复杂的细节和色彩。
多样性
- DALL·E 可以根据相同的文本描述生成不同风格和视角的图像，提供了多样化的选择。
多模态能力
- 除了文本到图像的转换，DALL·E 2（第二代模型）还能够进行图像到图像的转换，即对现有图像进行修改或合成新图像。
无痕编辑
- DALL·E 2 具备无痕编辑能力，可以无缝地在现有图像中添加、删除或替换对象，使编辑后的图像看起来自然。

3.4.3 DALL·E 技术背景

神经网络架构：DALL·E 使用了Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）中表现优秀的神经网络模型。
训练数据：DALL·E 是在大量的文本-图像对数据集上进行训练的，从而学习到了文本描述与图像之间的映射关系。
生成过程：DALL·E 在生成图像时，会先生成一个较小的预览图像，然后通过一系列步骤放大并细化这个图像，直到达到所需的分辨率和细节水平。

3.4.4 DALL·E 应用场景

DALL·E 在下面的场景中得到了广泛的使用

创意设计：设计师可以利用DALL·E 来快速生成概念图或进行头脑风暴。
插图制作：书籍、文章、网站等需要插图的地方可以使用DALL·E 自动生成图像。
教育与科普：用于制作教育材料中的插图，特别是科学或技术领域的复杂概念。
娱乐与媒体：可用于生成电影、游戏、动画等媒体内容中的视觉元素。

DALL·E 和 DALL·E 2 的推出标志着人工智能在图像生成领域的重大进步，同时也引发了关于版权、隐私以及伦理等方面的讨论。随着技术的不断发展，这类AI系统在未来的应用将会越来越广泛。

四、基于AutoDL部署Stable Diffusion

4.1 部署Stable Diffusion环境说明

部署 Stable Diffusion 需要一定的环境配置，下面是基本的环境要求

操作系统
- Linux 或 macOS 是最常见的选择，Windows 也可以使用，但通常不是首选。
Python环境：
- Python 3.7+ 是必须的，建议使用 Python 3.8 或更高版本。
CUDA/GPU支持：
- 对于高性能的图像生成任务，建议使用带有 NVIDIA CUDA 支持的 GPU。至少需要支持 CUDA 10.1 或更高版本。
内存和存储空间：
- 至少需要 16GB 的 RAM。
- 至少需要 20GB 的可用磁盘空间用于安装依赖库和模型文件。

4.2 AutoDL 介绍

AutoDL（Automated Deep Learning）是一个旨在简化深度学习模型构建、训练和优化过程的研究领域和工具集合。AutoDL 的目标是通过自动化机器学习（AutoML）技术，让非专家也能利用深度学习解决各种问题，同时让专家能够更专注于高级别的设计和创新工作。

4.2.1 AutoDL 特点

AutoDL（Automated Deep Learning）是指自动化深度学习，它涵盖了自动化的模型设计、训练、优化等多个方面，旨在简化和加速深度学习模型的开发和部署过程。以下是AutoDL的一些主要特点：

自动化架构搜索（NAS）
- 自动设计模型：AutoDL 使用算法自动探索潜在的神经网络架构，从而找到最适合特定任务的模型结构。
- 减少人工干预：通过自动化架构搜索，可以减少人工设计模型所需的时间和精力，使得模型设计过程更加高效。
超参数优化（HPO）
- 优化模型性能：自动调整模型训练过程中的超参数，如学习率、批大小、优化器类型等，以找到最优的设置组合。
- 提高效率：通过自动化超参数优化，可以避免手动调参带来的试错周期，从而提高开发效率。
自动特征工程（AFE）
- 简化数据预处理：自动从原始数据中提取有用的特征，简化数据预处理阶段，提高模型训练的效率。
- 增强模型表现：自动特征工程可以发现数据中的隐藏模式，有助于提高模型的表现。
模型压缩与加速
- 降低部署成本：通过量化、剪枝等技术减少模型大小，优化模型以适合边缘设备或移动设备的部署需求。
- 加速推理过程：模型压缩可以提高推理速度，使得模型在实际应用中更加高效。
自动模型融合
- 提高预测准确性：结合多个模型的优势，通过集成学习的方式提高预测准确性。
- 增强鲁棒性：模型融合可以减少单一模型的过拟合风险，提高系统的鲁棒性。
使用简单
- 降低门槛：通过提供用户友好的界面和工具，AutoDL 使得即使是没有深厚机器学习背景的用户也能使用深度学习技术。
- 标准化流程：标准化的流程和工具可以促进团队成员之间的协作，提高整体工作效率。
支持多种应用场景
- 广泛适用性：AutoDL 可以应用于图像识别、自然语言处理、语音识别、推荐系统等多个领域，具有广泛的应用前景。
- 适应性：AutoDL 能够根据不同应用场景的特点，自动调整模型设计和训练策略，以适应不同的任务需求。
持续优化
- 动态调整：AutoDL 系统可以随着时间的推移，根据反馈和新的数据动态调整模型和参数，保持模型的竞争力。
- 迭代改进：通过持续的数据收集和模型评估，AutoDL 能够不断迭代改进模型，确保其始终处于最佳状态。