Amaozn SageMaker Notebook快速搭建 Stable Diffusion AI作画可视化环境

本文主要介绍如何使用 Amazon SageMaker Notebook 机器学习服务轻松托管 Stable Diffusion WebUI，一键部署开箱即用的 AIGC 图片方向轻量级应用。通过 Amazon CloudFormation 基础设施即代码的服务，实现底层环境、AI 模型和前端 Stable Diffusion WebUI 的快速部署，帮助用户在15~20分钟部署一套文生图、图生图的 AI 应用。此方案适合企业级客户对 AIGC 图片方向做前期调研和快速验证、小型团队快速搭建轻量级 AI 应用的业务场景。想要快速体验动手实验，可在文末扫描二维码，注册亚马逊云科技账号，免费领取200美元云上资源，畅快探索 AI 作画的无限魅力。

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此方案目前提供基于 Stable Diffusion 1.5的图片生成，基于 DreamBooth 的图片训练和推理；暂不提供脚本（script）和插件（extension）的技术支持，读者可持续关注后续方案的功能迭代。

No.1

方案架构

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No.2

方案优势

● 本方案使用 CloudFormation 一键部署，仅需点击几个步骤，即可快速在您的 Amazon 账户中成功部署一套 AIGC 图片方向的 web 应用环境，交互界面简洁友好，帮助用户快速体验文本生成图片、图片生成图片等 AI 服务。● 底层使用 Amazon SageMaker Notebook Instance 托管的 Jupyter 笔记本实例，您无需关心基础环境（如存储、网络等）的构建及底层基础设施运维。

● 方案采用全托管的 Stable Diffusion AI 模型服务（1.5轻量版本，包含 Stable Diffusion WebUI 与 InvokeAI 两个界面），具备良好的开源项目使用体验，并支持根据您的需要安装插件以扩展使用场景（如 ControlNet）。

● 用户可使用自带的图片数据微调模型，产出的模型可基于自动化流水线工具快速部署上线至推理节点，方便规模化的图片推理调用。

● 本方案完全开源，用户可以在 SageMaker Notebook 中对模型和扩展（extension）定制开发，满足自身业务需求。

No.3

方案组件

3.1 Amazon SageMaker Notebook

Amazon SageMaker 笔记本实例是运行 Jupyter Notebook 应用程序的机器学习（ML）计算实例。SageMaker 管理实例和相关资源的创建。在您的笔记本实例中使用 Jupyter 笔记本来准备和处理数据、编写代码来训练模型、将模型部署到 SageMaker 托管，以及测试或验证您的模型。

3.2 Stable Diffusion 模型

Stable Diffusion 是由 CompVis、Stability AI 和 LAION 共同开发的一个文本转图像模型，它通过 LAION-5B 子集大量的512×512图文模型进行训练，用户只要简单的输入一段文本，Stable Diffusion 就可以迅速将其转换为图像。同样，用户也可以置入图片或视频，配合文本对其进行处理。

3.3 用户交互界面

3.3.1 Stable Diffusion WebUI+使用示例参考

Stable Diffusion WebUI 是 Stable Diffusion 的一个浏览器交互界面，它提供了多种功能，如 txt2img、img2img 等，还包含了许多模型融合改进、图片质量修复等附加升级。通过调节不同参数可以生成不同效果，用户可以根据自己的需要和喜好进行创作。它不仅支持生成图片，使用各种各样的模型来达到你想要的效果，还能训练你自己的专属模型。Stable Diffusion WebUI：

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

以文字生成图片为例，用户可在“txt2img”界面，使用提示词生成期望图片，步骤如下：

● 点击“txt2img”进入文生图界面

● 在提示词输入框内输入提示词

● 点击“Generate”按钮即可生成图片

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1、生成一对90年代中国情侣，尺寸512×512，一次生成4张图：提示词（Prompt）：A pair of young Chinese lovers, wearing jackets and jeans, sitting on the roof, the background is Beijing in the 1990s, and the opposite building can be seen

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2、生成背景为雏菊的罗马士兵半身像，尺寸512×512，一次生成4张图：提示词（Prompt）：A roman soldier with daisies in the background, bust figure

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3.3.2 InvokeAI+使用示例参考

InvokeAI 是 Stable Diffusion 的一个实现，它从开源文本到图像以及从图像到图像生成器。它提供了一个具有各种新功能和选项的简化流程，以帮助图像生成过程。InvokeAI：

https://github.com/invoke-ai/InvokeAI

提示词（Prompt）：temple in ruines, forest, stairs, columns

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提示词（Prompt）：A pair of young Chinese lovers, wearing jackets and jeans, sitting on the roof, the background is Beijing in the 1990s, and the opposite building can be seen

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3.4 方案部署

3.4.1 方案部署操作步骤

1、登录控制台，在控制台页面右上角切换区域至 us-east-1。

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2、在 Service 搜索框中输入 Cloudformation，点击进入。

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3、创建堆栈 -使用新资源（标准）- 上传模板文件，模板在以下链接下载：https://xiekl.s3.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn/sd-webui.yml

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4、填入堆栈名称，Instance Type 建议选择 g5.2xlarge，磁盘 Volume 大小默认为100G，选择 WebUI Type，默认是 auto 代表 Stable Diffusion WebUI，WebUI Version 选择0316，点击“下一步” 。

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5、设置保持默认，点击“下一步”。

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6、确认配置（维持默认即可），勾选“我确认…”，点击“提交” ，等待15-20分钟部署完成。

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3.4.2 使用 Stable Diffusion WebUI 进行文生图

1、创建堆栈后等待资源陆续启动（约20分钟），待堆栈状态显示为“CREATE_COMPLETE”后，点击“输出”。点击“键”为“WebUI URL”相应的“值”位置的 URL。

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2、进入 WebUI 界面，输入 Prompt，点击 generate 即可生成图片。

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3.4.3 使用 Stable Diffusion WebUI进行训练（微调）

下面介绍如何使用 Stable Diffusion WebUI 训练您自己的图片。

1、首先要创建一个模型，导航到 DreamBooth ⻚面。

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2、创建成功后，如下图所示。

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3、设置训练参数，导航到 Select ⻚面，如图所示。

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4、在 input ⻚面，设置 Setting，Basic 的参数保持默认即可，点击右侧箭。

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5、点击 Advance 右侧箭头，展开选项卡。在 Mixed Precision 选择 fp16，Memory Attention 选择 xformers，其他选项保持默认即可，如下图所示。

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6、点击 Concepts 选项卡，在 Dataset Directory 输入实例图片所在的目录。我们事先准备了示例图片在 /data/images 中，读者也可以把自己的图像文件放在该目录中。

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7、向下拉动滚动条，在 Instance Prompt 中输入”a photo of a zxw dog”，在 Class Prompt 中输入”a photo of dog”，其他保持默认。

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8、点击⻚面上方的“Train”按钮。

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9、观察右侧 Output 选项卡的训练进度，等待训练完成。

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10、训练完成后，点击刷新按钮，模型列表中将出现刚训练好的模型，选择新训练的模型。

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11、点击 txt2img，跳转到文生图⻚面。输入 Prompt，注意要带上 zwx 前缀，查看结果。

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12、下面介绍如何用自己的图片进行训练。在 Cloudfomation 的输出中，点击 NotebookURL 链接。

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13、如下图所示，点击 sd-webui 进入到 data/images/ 文件夹。在文件上依次点击右键，删除文件。

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14、点击 Upload files 按钮，上传您自己的图片作为训练集。上传完成后，重复上述步骤完成训练过程。

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No.4

总结

本文简单介绍了如何使用托管的笔记本服务 SageMaker Notebook 来一键部署 Stable Diffusion WebUI，轻松构建 AI 生成图片的界面化、快速验证环境。方案只需点击几次即可实现自动化部署，基于托管服务的特性让您无需忧心底层基础设施的搭建与运维，同时拥有良好的开源项目体验。您还可以使用自己的图片对模型进行微调，为定制特色的 AIGC 应用做好准备。

No.5

参考资料