Stable Diffusion Web UI它提供了一个图形化的操作界面，用户无需编写代码即可轻松体验到Stable Diffusion的强大功能。如果电脑配置较低可以使用Amazon EC2免费云服务快速部署Stable Diffusion Web UI和Chilloutmix 模型，接下来将详细介绍部署过程。
注意：虽然可以在CPU或低端GPU上运行Stable Diffusion Web UI，但生成图像的速度会非常慢，特别是在配置不足的情况下，可能需要10分钟以上才能完成一张图像的生成。
一、创建Amazon EC2实例
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Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）是亚马逊提供的一项弹性计算服务，支持按需扩展计算资源。它拥有多种实例类型，适合不同的计算需求。通过Amazon EC2可以快速启动一个虚拟服务器来运行Stable Diffusion Web UI。以下是简要创建步骤，详情建议阅读：《 亚马逊云服务器免费领取教程》。
1、访问Amazon EC2 控制台并登录。如果你没有 AWS 账户，首先需要注册一个账户。
2、在控制台中搜索并选择“Amazon EC2”，点击 “Launch Instance” 启动新实例。
3、选择实例类型
推荐选择 G4dn（搭载 NVIDIA T4 GPU，16GB 显存）或者 G5（搭载 NVIDIA A10G GPU，24GB 显存）实例，这些 GPU 类型适合运行图像生成任务。
4、选择镜像和操作系统
选择 Ubuntu 操作系统镜像，并确保镜像中包含 GPU 驱动和深度学习框架，如 “Deep Learning AMI with NVIDIA Driver” 或 “Deep Learning OSS AMI”。
5、配置实例安全组
在实例创建过程中，设置一个新的安全组，并添加一条规则，允许 TCP 端口 22（SSH）对所有 IP 地址开放。这样你可以通过 SSH 连接到实例。
6、启动实例
配置完毕后，点击“Launch”启动实例。
二、连接到Amazon EC2实例
实例启动后，可以通过 SSH 登录到云服务器：
1、在Amazon EC2控制台中，找到实例的公有IP地址。
2、使用 SSH 客户端连接到实例，命令如下：
ssh -i your-key.pem ubuntu@your-ec2-public-ip
“your-key.pem” 是你在创建Amazon EC2实例时下载的密钥文件，”your-ec2-public-ip” 是实例的公有 IP 地址。
3、安装依赖并克隆 Stable Diffusion Web UI 仓库
在Amazon EC2实例上执行以下命令，安装必要的工具并克隆 Stable Diffusion Web UI 的代码仓库：
sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
stable-diffusion-webui https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-webui/overview?utm_source=highlight_word_gitcode&word=stable-diffusion-webui&isLogin=1
如果下载速度较慢，可以直接在 GitHub 或其他镜像站点下载 Stable Diffusion Web UI 的最新版本。Stable Diffusion WebUI的官方仓库见下方链接：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
4、下载Chilloutmix模型
Chilloutmix 是一个微调后的 Stable Diffusion 模型，适合生成真实的东亚女性人像。要使用该模型，进入 “stable-diffusion-webui/models/stable-diffusion” 文件夹，并下载模型文件：
cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion wget -O chilloutmix_NiPrunedFp32.safetensors https://civitai.com/api/download/models/9475
5、安装 LoRA 扩展
Stable Diffusion Web UI支持LoRA（Low-Rank Adaptation）扩展，能够进一步优化图像生成效果。安装 LoRA 扩展非常简单，只需要在 Web UI 的 Extensions 页面安装 “Additional Networks” 扩展即可：
- 进入Web UI界面；
- 打开 “Extensions” 页面，选择 “Install from URL”；
- 输入扩展的 URL：https://github.com/kohya-ss/sd-webui-additional-networks.git。
6、启动Web UI
完成安装后，进入 “stable-diffusion-webui” 文件夹，并运行以下命令启动 Web UI：
cd stable-diffusion-webui ./webui.sh
这个脚本会自动安装所有必要的依赖项，如 GFPGAN（人脸修复）、k-diffusion（扩散模型）等，整个安装过程大约需要 10 到 20 分钟。
7、使用Web UI生成图像
安装完成后，Web UI会提供一个可供访问的地址和端口号，通常是 “http://your-ec2-public-ip:5000″。在浏览器中输入该地址，即可进入Stable Diffusion Web UI，开始生成图像。
在生成图像时，可以根据需要设置以下参数：
- Prompt（正向提示词）：描述你想生成图像的内容；
- Negative Prompt（反向提示词）：排除不想出现在图像中的元素；
- Sampler：选择用于图像生成的采样算法；
- Sampling Steps：控制生成图像时的采样次数，影响图像的质量；
- Restore Faces：启用人脸修复功能，提升人脸的自然度；
- Face Restoration Algorithm：选择不同的人脸修复算法。
推荐的参数设置如下：
Sampler:DPM++ SDE Karras； Sample Steps: 28； CFG scale: 8； Size: 512x768。
设置完成后，点击“Generate”开始生成图像。
三、停止和重新启动Amazon EC2实例
为了节省成本，生成图像后可以停止Amazon EC2实例。进入AWS管理控制台，选择实例并点击 “Stop” 停止。下次需要使用时，可以通过 SSH 重新连接并执行以下命令重启 Web UI：
nohup bash stable-diffusion-webui/webui.sh --listen > log.txt
这样Web UI会继续在后台运行，你可以随时访问它生成图像。
