Stable Diffusion支持多人排队使用

Stable Diffusion是一个强大的AI绘画模型，由于其出色的性能和稳定性，受到了广泛的欢迎。在多人共同使用Stable Diffusion进行出图的场景下，为了确保系统的稳定性和公平性，支持多人排队使用是必要的。本文将探讨Stable Diffusion如何实现多人排队使用，以及如何在生成过程中实时显示进度和提供中断操作的功能。

一、排队机制的实现

为了支持多人排队使用，我们需要实现一个排队机制。在Stable Diffusion中，我们可以使用线程锁（threading.Lock）来实现这个机制。在生成图片之前，使用with queue_lock:语句来确保同一时间只有一个请求在处理。这样，当多个请求到达时，会先处理先到达的请求，后面的请求需要等待前面的请求处理完之后才会开始处理。这样可以确保系统的稳定性和公平性。

二、显示生成进度

在生成图片的过程中，实时显示生成进度可以让用户了解生成过程的进展情况。在Stable Diffusion中，我们可以参考modules/api.py中的progressapi和interruptapi来实现这个功能。progressapi可以根据modules.shared.state中的job_count、sampling_step、sampling_steps、time_start等变量来计算剩余时间，从而实时显示生成进度。

三、中断操作

在生成图片的过程中，如果用户需要中断生成过程，我们可以调用interruptapi来实现这个功能。在Stable Diffusion中，interruptapi可以直接调用shared.state.interrupt()来中断生成过程。这样可以方便用户对生成过程进行控制。

四、集群版Stable Diffusion快速部署

对于需要快速部署Stable Diffusion的场景，计算巢推出了集群版Stable Diffusion快速部署的功能。这个功能适用于固定配置场景下的多人webui出图多场景，目的在于多机提速。主要功能包括一键部署、弹性扩缩容、多机负载均衡调用、下载模型、下载插件等常用运维功能。基于NAS做ECS间的共享存储，用于存放webui的配置、模型、插件功能；基于SLB负载均衡做多机流量的转发；对于多用户使用的场景，开启slb会话保持功能；对于api调用的场景下关闭会话保持；基于ESS弹性伸缩做ecs的动态扩缩容功能；NAT网关做集群的外网流量访问出口。

通过以上方式，可以实现快速部署和扩展集群版Stable Diffusion的功能，提高系统的处理能力和稳定性。

总结：Stable Diffusion通过实现排队机制、显示生成进度和提供中断操作等功能，支持多人排队使用。同时，计算巢推出的集群版Stable Diffusion快速部署功能提供了更加高效和稳定的解决方案，适用于大规模的AI绘画场景。这些功能的实现和使用，不仅提高了AI绘画的效率和用户体验，也为推动AI技术在艺术创作领域的应用和发展做出了积极的贡献。