预计『AI 绘画』这个主题将持续更新一个系列，包括 Midjourney 和 Stable Diffusion，感兴趣的话可以点个关注，保持联系。关于使用 Stable Diffusion 需要用到的各种模型资源问题，可以vx 搜索『gjzkeyframe』 关注『关键帧Keyframe』交流
我们在《Stable Diffusion 倚天剑术》第 1 卷介绍了在各种设备上把 Stable Diffusion 搭建起来的教程。但是在借助云服务搭建 Stable Diffusion 这块，第 1 卷中介绍的 Colab 平台对于网络不通畅的朋友使用起来多有不便，所以，第 1.1 卷这里我们介绍一下：在国内可以通畅使用 Stable Diffusion 的 AutoDL 云服务方案。
1、注册账号和购买算力
我们先简要介绍一下 AutoDL：AutoDL（www.autodl.com/home） 是一个 GPU 算力租用平台，也提供相关的云服务。由于 AI 绘画需要使用 GPU，所以需求刚好匹配上了。
如果你还没有 AutoDL 的账号，可以在 www.autodl.com/register 注册账号。
AutoDL 注册页面
注册成功后，我们要先租用算力（对，是要收费的）。关于如何选择 GPU，可以看一下官方文档：GPU 选型（www.autodl.com/docs/gpu/），… 3090』。『计费方式』、『地区』、『GPU 数量』大家可以根据自己的情况选择。
AutoDL 租用算力
最近各种 AI 应用兴起，GPU 变成抢手资源，租用 GPU 经常需要排队抢才能租到。
2、设置镜像、充值、创建实例
在租用算力时，我们需要设置一下『镜像』。镜像是指将服务器中配置好的运行环境打包，在下次可以直接拷贝复用。
我们在这里使用『社区镜像』，并在文本框中填上 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/stable-diffusion-webui-controlnet-fix。
设置镜像
这个镜像是社区用户开源出来的，封装了 Stable Diffusion WebUI 及相关依赖，可以开箱即用。具体参见介绍：www.codewithgpu.com/i/AUTOMATIC…
推荐使用的社区镜像
填完后，需要充值付费，然后点击『立即创建』即可开始创建运行环境实例，创建过程中，会下载你填写的镜像到服务器实例，如下图：
创建运行环境实例
3、实例成功运行后进入服务器终端页面
当实例成功创建后，状态会变成『运行中』。接下来，我们点击『快捷工具』栏的『JupyterLab』进入到服务器终端页面，如图：
创建实例完成，进入 JupyterLab
我们可以在登陆服务器终端页面后，将『stable-diffucion-webui』文件夹移动至『autodl-tmp』目录下，这是服务器实例的数据盘。这样做的好处是所有数据都在数据盘，不占用系统盘容量。
服务器终端页面
移动 stable-diffucion-webui 到 autodl-tmp
4、部署自己的主模型和 LoRA 模型
由于默认的镜像没有附带很多主模型和 LoRA 模型，所以这里我们部署一下自己的模型。
我们回到服务器终端页面，进入『autodl-tmp』目录，点击『上传按钮』就可以把模型上传到该目录下。如图：
上传模型
上传完成后，我们还需要把模型部署到正确的目录下。其中：
主模型移动到 /root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffucion/ 目录下。如图：
部署主模型
LoRA 模型移动到 /root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Lora 目录下。如图：
部署 LoRA 模型
这样就部署好了我们自己的主模型和 LoRA 模型了。
5、开启学术加速
有时候我们使用 Stable Diffusion WebUI 时，有些依赖的资源可能因为网络问题无法下载，所以在服务器终端使用 git clone、wget 下载资源前，我们需要先开启一下『学术加速』。
大家在 AutoDL 学术资源加速官方文档（www.autodl.com/docs/networ… 根据自己购买的算力所属的地区来找到对应的学术加速命令。如图：
学术资源加速
复制对应的学术加速命令，回到服务器终端页面，进入『autodl-tmp』目录，粘贴命令，回车执行。如图：
执行学术加速命令
6、启动和使用 Stable Diffusion WebUI
接下来，我们就可以开始启动 Stable Diffusion WebUI 来使用 AI 绘画了。
我们进入『autodl-tmp/stable-diffucion-webui』目录，执行命令：
python webui.py --deepdanbooru --no-half --precision full --port 6006 --disable-safe-unpickle --xformers --share
即可启动 WebUI。
如图：
启动 Stable Diffusion WebUI
启动完成后，我们回到服务器实例页面，点击『自定义服务』→ 『确认』，即可开始访问 WebUI。如图：
访问 WebUI
WebUI 页面如图：
WebUI 页面
现在就可以开始 AI 画画了。
7、关机和再次使用
当我们绘图完成，暂时不再使用 WebUI 时，我们可以将服务器实例关机。操作如下：回到容器实例管理页面 → 选择对应的实例 → 点击『关机』。如图：
关机
关机后，当我们要再次使用，操作如下：回到容器实例管理页面 → 选择对应的实例 → 点击『开机』。如图：
开机
开机完成后，我们点击『快捷工具』栏的『JupyterLab』进入到服务器终端页面，接下来就是启动和使用 Stable Diffusion WebUI，这里就和上面第 6 步一样了。
