04-Stable Diffusion的训练与部署-09-webui连接方式简介原创

各位小伙伴们大家好，在前面的视频当中，我们给大家介绍了如何查看在高性能应用服务嗨平台当中创建的实例的详细信息，那在这些详细信息当中，我们给大家介绍了如果通过嗨平台来连接我们的服务器的话，有两种方式，一种方式是通过web UI的方式来连接，还有一种方式是通过DR lab的方式来进行连接。那接下来我们就给大家来看一下通过外部UI如何来连接我们的服务器，如果我们要通过外部UI连接服务器，我们有两种方式进入到服务器当中，一种方式呢是通过高性能应用服务害平台控制台当中实例的信息，在这个实例信息当中，我们通过算法连接当中的web UI进入到服务器当中，另外一种方式就是点击实例空白信息。然后。

进入到实例的详细信息当中，在详细信息当中，我们通过这里web UI进入到服务器当中也是可以的，那通过这两种方式进入到web UI之后，我们就可以利用stableion的web UI方式来进行图像生成。那下面我们就给大家来看一下，当我们进入到web UI的界面当中之后，如何来完成图像生成，那在web UI生成图像的界面当中，首先我们要去选择生成图像的checkpoint，也就是它的权重，那在这里这个权重我们可以自己去进行训练，也可以使用预训练模型来进行生成，那这里没有我们自己训练好的模型，只能使用预训练模型来进行图像生成。那在进行图像生成的时候，我们可以选择文生图，也说利用一段文本来生成图像也可。

可以使用图声图，用图像来进行图像的生成，还有图像的恢复，图像信息也说我获取信息之后，把它传递到我的文声图，图声图或者是图像修复当中。另外在这里我们还可以上传自己的checkpoint，也就是模型权重，我们训练自己的模型上传到web UI当中之后，也可以利用自己的模型来生成图片。在这里我们也可以去训练模型，训练自己的图像生成模型，那训练方式呢，可以选择dream bos的训练方式，在这里我们还可以设置相关信息，选择扩展插件，这是我们在web UI当中包含的相关的一些功能。那在这里我们主要以文生图来给大家去介绍一下web UI生成图像的时候它的使用方式。那在生成图像的时候，我们需要提供提示词，那提示词呢，它分成两种，一种是正向提示词，一种是反向提示词，那正向提示词就是描述的我要生成的图像应该符合哪些特征，而反向提示词它是说我们生成的图像不应该包含这些特征。那大家看一下，在这里我们送进去的正向提示词是我要生成一只可爱的小猫，这只小猫呢，它有火焰色的颜色。

翠绿色的眼睛，还有要在草地中，在草丛中，这是我们的正向提示词，那反向提示词呢，在这里我们就要哎，不要生成丑陋的断裂的身体或者是手臂，不要生成突变的，也不要是花朵，不要是人类，不要是女人，不要是男人，这些都是我们的反向提示词，我的生成图片当中不应该出现这些特征，这是我们在这里设置的提示词，那设置好提示词之后，我们就可以来进行图像生成，那如果进行图像生成的话，我们需要选择图像生成这个tab页，然后后面的文本嵌入是在这里要去选择文本嵌入的模型，另外我们也可以去选择诶相应画风的网络结构，选择其他的checkpoint，也就是说其他的模型权重，也可以选择lower方式训练的模型参数，那在。

这里我要生成图像的话，那我们就选中generation这个tab页，然后在这个tab页当中，我要去设置我们的采样算法，也就说在扩散模型当中我如何来进行采样，另外呢，设置一下采样步数，在扩散模型当中我要去噪的步数是多少，进行一下设置，还可以去设置一下是否进行高清修复，也就说我是否生成1024乘1024的图片，除了这个之外，我们还可以去设置一下精化模型，也就是说在基础模型的基础上，我们再来使用精化模型来进一步的去除图像当中的噪声，来生成更清晰的图片，那这些我们都可以进行设置，那除了这些之外，我们最重要的要去设置一下图像生成的尺寸，比方说它的宽和高是多少，还有我们在这里还可以去设置一下提示词的相关。

性，也就是说我们生成的图片跟我们的文本的相关性的大小，在这里我们还可以设置一下随机数种子，因为我们本身的扩散模型是从随机数当中来进行扩散，来生成清晰的图片的，那我设置生成设置的随机数种子相同的话，那生成的图片也是一样的。另外在这还可以选择我们的控制网络，选择我们的script，这些我们都可以来进行设置，那设置好了这些信息之后，我就可以来进行纹声图了，那纹声图的话就点击右上侧的generate，它就会生成相应的图片。那大家可以看到针对我们刚刚设置好的提示词，包括正向的和反向的，我们生成的小猫是这个样子的，那大家看这只小猫是不是符合我们刚刚正向提示词的要求，在这里面大家看，我们有，诶，在草丛当中啊，一只可爱的小猫。

啊，有火焰色的身体，然后呢，翠绿色的眼睛，大家看这里这个生成的结果就符合正向提示词的一个要求，那对于反向提示词呢，我们就不会包含那些特征，也就是说大家看这只小猫并不是很令丑陋的对吧？然后呢，这里面也不是鲜花，也没有人类这些信息，也就是我们在这里生成的这个图片，另外在我们这个图片的下方，大家可以看到，这里我就有相关的生成这幅图片的时候使用的提示词是什么，以及生成这幅图片的时候相关的参数有哪些，大家可以看一下，在这里首先是我们的正向提示词啊，一只可爱的小猫，火焰色的皮毛，然后翠绿色的眼睛，还有在草丛当中，那反向提示词呢，大家可以看到在这里面，哎，我们就没有变异，不要有错误的结构，然后呢，哎，也不要有花朵，不要有人。

对这些信息大家可以看到，这里面画的这个图像的下方，就把我们的正向提示词和反向提示词都放在这里了，下面呢还有我们的采样次数，采样算法，以及提示词的相关性，随机数种子图像的大小，然后model的位置，还有model的类型，这些我们都展示在这个下面了，这就是生成这幅图片的时候，我们使用的相关的参数，除了这个之外，大家看一下在这里我们还是生成了一个什么，这里的参数还有什么？生成这幅图片的时候，我们所需要的时间大概是3.4秒，这是我们在这里这个web UI它的使用方式，也就是说通过web UI连接我们在hi平台当中的实例之后，你就直接进入到了stableion的应用界面当中，你可以直接来生成图片，当然，你也可以上传你自己训练好的模型来，你自己训练好的模型来。

诶，生成自己风格的这样子的图片，好，Web UI的连接方式我们就先给大家说这些，然后在下个视频当中，我们通过实践来给大家去看一下web UI的使用方式。