Stable Diffusion是强大的图像生成模型，能够生成高质量、高分辨率的图像，并具有良好的稳定性和可控性。 百舸轻量服务预置了stable-diffusion-webui镜像模板，您可以使用该模板快速搭建基于AIGC Stable Diffusion SDWebUI的AI-Web服务。使用该服务进行模型推理，实现基于给定文本生成相应图像的功能。

准备环境和资源

进入 资源池 >轻量资源，点击 添加节点 ，将已开通的云服务器添加到百舸平台中用于快速部署SDWebUI。若轻量资源中已添加云服务器节点，可跳过此步骤。

安装SDWebUI

1. 在轻量服务 模版市场 中选择SD WebUI模版，点击 创建服务 按钮，使用轻量资源快速部署SD WebUI；

2. 选择为部署服务所需的实例规格和卡数；
3. 完成配置后点击部署，当服务状态从创建中变为运行中，表明服务已部署成功。

访问SDWebUI

1. 服务部署成功后，您可以查看服务详情，单击 登录 查看WebUI的访问地址和用户名、密码。

2. 进行模型推理验证。在Stable Diffusion WebUI页面文生图页签中，输入正向提示词Prompt，例如cute dog，然后单击 生成，即可完成AI绘图，效果图如下：

模型选择和下载

1. 模型下载

平台内置基础模型，可以满足基础的图片生成需求。若您对推理效果和质量有更高要求，可以在 https://huggingface.co/ 或 https://civitai.com/ 搜索和下载。 SD 上常用的模型分为几类：

• Checkpoint 用于生成图片，体积一般较大，放置于 stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion 内。
• Lora 一般用于在生成图片的基础上固定风格或动作，放置于 stable-diffusion-webui/models/Lora 内。
• VAE VAE模型类似滤镜，对画面进行调色与微调，一般需要搭配相应的模型一起使用。目前大部分 Checkpoint 都已不需要额外添加 VAE 模型。放置于 stable-diffusion-webui/models/VAE内。
• Textual inversion（embedding） 关键词预设模型，即关键词打包，即等于预设好一篮子关键词a,b,c打包，进而来指代特定的对象/风格。也可以通过下载Textual inversion进行使用。可放置于 stable-diffusion-webui/embeddings 内。

2. 通过 JupyterLab 上传模型 平台为每个服务内置了JupyterLab，您可以通过JupyterLab 上传模型；单击 登录 查看JupyterLab访问地址，登录JupyterLab。

选择/sd-webui/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/路径，上传模型。

3. 使用模型 在此下拉框中切换上传的模型，使用模型生成图片。

安装插件实现增强功能

您可以为Stable Diffusion WebUI配置插件，以实现更加多样化的功能。平台内置了基础插件，您可以在WebUI页面的扩展页签中，查看并安装插件。 通过 JupyterLab 上传插件，将插件存储到 /sd-webui/stable-diffusion-webui/extensions/路径。 插件安装后，在WebUI页面中的扩展页签下，可以在WebUI中查看已安装的插件，选中需要应用的插件，并单击 应用更改并重载前端，来重新加载插件。在应用插件时，WebUI页面将会自动重启，待重新加载完成后即可进行推理验证。