本文主要介绍如何使用AmazonSageMakerNotebook机器学习服务轻松托管StableDiffusionWebUI，一键部署开箱即用的AIGC图片方向轻量级应用。通过AmazonCloudFormation基础设施即代码的服务，实现底层环境、AI模型和前端StableDiffusionWebUI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。
[注]：此方案目前提供基于StableDiffusion1.5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。
2.方案优势
3.1AmazonSageMakerNotebook
AmazonSageMaker笔记本实例是运行JupyterNotebook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。
3.2StableDiffusion模型
StableDiffusion是由CompVis、StabilityAI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，StableDiffusion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。
StableDiffusionWebUI?是StableDiffusion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。
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：
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）：ApairofyoungChineselovers,wearingjacketsandjeans,sittingontheroof,thebackgroundisBeijinginthe1990s,andtheoppositebuildingcanbeseen
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）：Aromansoldierwithdaisiesinthebackground,bustfigure
InvokeAI?是StableDiffusion的一个实现，它是开源文本到图像和图像到图像生成器。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。
提示词（Prompt）：templeinruines,forest,stairs,columns
提示词（Prompt）：ApairofyoungChineselovers,wearingjacketsandjeans,sittingontheroof,thebackgroundisBeijinginthe1990s,andtheoppositebuildingcanbeseen
1.登录控制台，在控制台页面右上角切换区域至us-east-1。
2.在Service搜索框中输入Cloudformation，点击进入。
3.创建堆栈-使用新资源（标准）-AmazonS3URL，填入?https://xiekl.s3.cn-northwest-1.amazonaws.com.cn/sd-webui.yml。
4.填入堆栈名称，InstanceType建议选择g5.2xlarge，磁盘Volume大小默认为100G，选择WebUIType，默认是auto代表StableDiffusionWebUI，WebUIVersion选择0316，点击“下一步”?。
5.设置保持默认，点击“下一步”。
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。
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“WebUIURL”相应的“值”位置的URL。
2.进入WebUI界面，输入prompt，点击generate即可生成图片。
下面介绍如何使用StableDiffusionWebUI训练您自己的图片。
1.首先要创建一个模型。导航到DreamBooth?面。
2.创建成功后，如下图所示。
3.设置训练参数，导航到Select?面，如图所。
4.在input?面，设置Setting，Basic的参数保持默认即可，点击右侧箭。
5.点击Advance右侧箭头，展开选项卡。在MixedPrecision选择fp16，MemoryAttention选择xformers，其他选项保持默认即可，如下图所示。
6.点击Concepts选项卡，在DatasetDirectory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。
7.向下拉动滚动条，在InstancePrompt中输入”aphotoofazxwdog”，在ClassPrompt中输入”aphotoofdog”，其他保持默认。
8.点击?面上方的”Train”按钮。
9.观察右侧Output选项卡的训练进度，等待训练完成。
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。
11.点击txt2img，跳转到文生图?面。输入Prompt，注意要带上zwx前缀，查看结果。
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。
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。
14.点击Uploadfiles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。
本文简单介绍了如何使用托管的笔记本服务SageMakerNotebook来一键部署StableDiffusionWebUI，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。
https://aws.amazon.com/cn/free/
https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/quickly-build-a-hosted-stable-diffusion-ai-drawing-visualization-environment-based-on-sagemaker-notebook/
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