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【AI 绘图】《FastSD CPU》 Windows服务器一键搭建

作者:智能云服务交付中心2024.04.10 21:41浏览量:35

简介:Fastsd-CPU ,不要GPU也能画图

概览

Stable Diffusion是一个图片生成模型,详细信息参见Stable Diffusion
原始Stable Diffusion必须依赖GPU机器才能进行绘图,FastSD CPU是Stable Diffusion在CPU机器上面快速画图的版本. 基于Latent Consistency Models Adversarial Diffusion Distillation。它可以对外提供Web UI画图服务,也能在本地桌面以UI方式进行画图。
本教程将向您展示如何在CPU(8核16G内存即可)windows机器上搭建个人《Stable Diffusion webUI》服务器。

使用限制说明

  • 服务器配置: 8 核 16 G 100G 磁盘,10M EIP公网带宽。
  • 推荐机器配置bcc.c6.c8m16。

服务端部署

1.登录控制台,按需购买云服务器,比如选择配置为8核16G的CPU实例。

购买 CPU 服务器.jpg

2.选择Windows公共镜像,支持Windows2019及以上版本,本教程以Windows server 2022为例演示安装过程。如不想自行安装,可以在云上部署中心购买机器,选择已经打包好的云市场镜像,启动机器即可进行画图。

选择Windows公共镜像.jpg

3.在购买页面同时选择“购买弹性公网IP”,并根据您的需要选择适合的计费方式和带宽峰值。

选择弹性公网.png

4.服务器创建后,通过VNC 或者远程桌面的方式登录服务器,以root用户登录。

VNC远程登录.jpg
fastsd-CPU依赖python环境,先安装python3.10,浏览器下载地址

https://www.python.org/ftp/python/3.10.8/python-3.10.8-amd64.exe

完成python安装
python3.10.8安装.jpg

5.在浏览器中输入以下命令下载fastsdcpu-main.zip,该地址由百度智能云提供,版本固定。如果需要下载最新版可以在Github上自行下载fastsdcpu

# 百度智能云地址
https://bcets.bj.bcebos.com/fastsd-cpu/fastsdcpu-main-origin.zip
# Github原始地址
https://github.com/rupeshs/fastsdcpu/tree/main

浏览器下载示例
浏览器下载.jpg
解压文件后进入主目录,点击install批处理文件安装
安装.jpg
Windows系统可能会有安全提示,仍然运行
强制安装.jpg
1712480015474.jpg
一直到安装完成。安装过程中,由于需要的包较多,以及网络问题,可能会安装失败,反复尝试安装直到安装完成即可。如不想自行安装,可在云上部署中心购买。选择已经打包好的云市场镜像,启动机器即可进行画图。
安装完成后,进入 C:\fastsdcpu-main 目录,双击 start-webui.bat 即可一键启动
1712480371018.jpg
fastsd WebUI 启动后如下所示,连接端口为7860
启动后的fastsd WebUI.jpg

环境说明

  • 当前提供fastsdcpu-main是基本代码信息,未包含画图模型,相关模型需要用户下载,然后放到指定目录。相关模型下载请到Github原始网站下载。
  • 模型存储在目录fastsdcpu-main/lora_models下,输出图片存储在目录fastsdcpu-main/results中
  • 由于网速问题模型下载会比较困难,可以在云上部署中心购买机器。选择已经打包好的云市场镜像,启动机器即可进行画图。

7.开放安全组规则。

  • 请务必操作安全组入向规则放行TCP 7860端口。
    开发安全组.jpg
  • Windows机器防火墙也需要开通入向的7860端口放行该服务。
    防火墙7860.jpg

fastsdcpu WebUI服务端使用说明

1.访问Stable Diffusion WebUI
  • 远端访问 http://公网IP:7860
  • 本地访问 http://127.0.0.1:7860
    8核16GB的BCC机器,使用lcm-openvino+taesdxl模型的条件下,512*512的图片速度可以控制在3s左右。
    tiger.jpg
    dog.jpg

    注意:由于fastsdcpu webui在启动时并未加载模型,所以首次画图会比较慢。首次画图后,相关模型已加载到内存中,后续画图速度才会很快。

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