如何用 Serverless 一键部署 Stable Diffusion?

本篇章是阿里云函数计算部署 Stable Diffusion 系列的第三篇，如果说第一篇是尝试使用云服务来解决用户本地部署 Stable Diffusion 的问题（显卡成本，部署技术复杂），第二篇是面向技术同学解决云服务 Stable Diffusion 的实用性问题（自定义模型，扩展），那么本篇则是以更大众的方式实现本地电脑的平替，使得人人皆可拥有一套实用的 Stable Diffusion 服务，不管你是普通用户，或者是技术同学，皆可适用。

前置条件

1.注册并登录阿里云账号[1]
2.开通函数计算[2]
3.开通文件存储 NAS 服务[3]

函数计算和文件存储 NAS 都是使用的时候才去计费，目前，函数计算和文件存储 NAS 都有新用户免费额度，可以去阿里云官网领取。

快速开始

首先进入应用中心：https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=htt...

通过模版创建应用-> 人工智能选项卡-> AI 数字绘画 Stable-Diffusion 自定义模板->立即创建。

填写表单项

选择直接部署-> 杭州地域 -> 复制开发者准备好的容器镜像点击创建并部署默认环境。

应用部署

接下来什么都不需要操作，等待应用部署即可，约花费 5-10 分钟，如果你是技术同学，可以展开看看我们提供的部署日志，观察部署过程。

配置管理后台

部署成功后得到两个域名。

其中 Stable Diffusion 开头的是主服务，目前因为没镜像还不能访问，admin 开头的是我们的管理后台，接下来我们需要先配置一下管理后台，然后把我们的模型上传上去。

管理后台使用的是可道云提供的 kod-box，对于你而言一路点点点，就可以。

等初始化好之后，设置自己的登录账号和密码：

之后进行登录：

登录后在路径输入 /mnt/auto/sd。

如果你熟悉 sd-webui 的目录的话，你可以看到对应的目录：

接下来我们打开 /mnt/auto/sd/models/Stable-diffusion/，然后点击上传->离线下载。

在这里我们输入 sd1.5 的模型地址：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-inpainting/r...

当然，你也可以输入任意自己的地址，除了下载，你也可以把本地的模型直接拖拽上传。

因为模型较大，下载时间预计花费 5-15 分钟，可以休息等待一下（如果提示出错可以忽略）。

另外需要格外注意，如果是从 huggingface 源站下载下来的文件，需要把文件后缀改一下。

模型下载完，我们可以打开 Stable Diffusion 的服务了。

源码定制

在这里也贴上构建镜像的源码，如果您是一名开发同学，可以构建自己的镜像。

基于：https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker/tree/master/services/AUTOMATIC1111

这个项目，替换其中的 entrypoint.sh

#!/bin/bash

set -Eeuo pipefail

# TODO: move all mkdir -p ?
mkdir -p /mnt/auto/sd/config/auto/scripts/
# mount scripts individually
find "${ROOT}/scripts/" -maxdepth 1 -type l -delete
cp -vrfTs /mnt/auto/sd/config/auto/scripts/ "${ROOT}/scripts/"

cp -n /docker/config.json /mnt/auto/sd/config/auto/config.json
jq '. * input' /mnt/auto/sd/config/auto/config.json /docker/config.json | sponge /mnt/auto/sd/config/auto/config.json

if [ ! -f /mnt/auto/sd/config/auto/ui-config.json ]; then
  echo '{}' >/mnt/auto/sd/config/auto/ui-config.json
fi

declare -A MOUNTS

MOUNTS["/root/.cache"]="/mnt/auto/sd/.cache"

# main
MOUNTS["${ROOT}/models"]="/mnt/auto/sd/models"
MOUNTS["${ROOT}/embeddings"]="/mnt/auto/sd/embeddings"
MOUNTS["${ROOT}/config.json"]="/mnt/auto/sd/config/auto/config.json"
MOUNTS["${ROOT}/ui-config.json"]="/mnt/auto/sd/config/auto/ui-config.json"
MOUNTS["${ROOT}/extensions"]="/mnt/auto/sd/config/auto/extensions"
MOUNTS["${ROOT}/outputs"]="/mnt/auto/sd/config/auto/outputs"
MOUNTS["${ROOT}/extensions-builtin"]="/mnt/auto/sd/extensions-builtin"
MOUNTS["${ROOT}/configs"]="/mnt/auto/sd/configs"
MOUNTS["${ROOT}/localizations"]="/mnt/auto/sd/localizations"

# extra hacks
MOUNTS["${ROOT}/repositories/CodeFormer/weights/facelib"]="/mnt/auto/sd/.cache"

for to_path in "${!MOUNTS[@]}"; do
  set -Eeuo pipefail
  from_path="${MOUNTS[${to_path}]}"
  rm -rf "${to_path}"
  if [ ! -f "$from_path" ]; then
    mkdir -vp "$from_path"
  fi
  mkdir -vp "$(dirname "${to_path}")"
  ln -sT "${from_path}" "${to_path}"
  echo Mounted $(basename "${from_path}")
done

if [ -f "/mnt/auto/sd/config/auto/startup.sh" ]; then
  pushd ${ROOT}
  . /mnt/auto/sd/config/auto/startup.sh
  popd
fi

exec "$@"

定制好自己的镜像之后替换上面流程中需要填写的镜像部分即可，注意对应好地域。

Q&A

下载模型不可用

需要检查模型的文件命名是否正确。

插件无法在线安装

容器镜像部署有安全限制，可以将插件下载到本地，然后通过管理后台上传到 extensions 目录下，如果想支持通过 url ，需要自行定制 docker 镜像，修改相关的参数。

如何访问到 Stable Diffusion 的api

需要定制镜像，开启 --api 参数，然后访问 /docs 查看可调用 api。

资费部分

本次应用依赖函数计算和 NAS 文件存储，使用前请先领取相应的免费额度或者购买相应的资源包，具体的资费说明，请参考官网说明。

更灵活的定制方案

可以尝试将整个 webui 目录映射至 NAS，这样修改源码比较方便。

其他注意事项

请关注对应的开源协议，防止您商业化可能的风险。