函数计算 + Stable Diffusion 使用文档
必读
Stable Diffusion 具有一定的专业性，为了避免预期外行为，请务必通读该文档后再进行操作。
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目录
﻿必读﻿﻿﻿
●﻿基本概念﻿﻿﻿
●﻿费用相关﻿﻿﻿
●﻿视频引导 ﻿﻿﻿
﻿部署及基本使用﻿﻿﻿
●﻿创建应用﻿﻿﻿
●﻿进入 Stable Diffusion﻿﻿﻿
●﻿挂载 NAS/进入管理工具﻿﻿﻿
●﻿生成您的第一张图﻿﻿﻿
●﻿上传模型﻿﻿﻿
●﻿通过 OSS 一键部署模型﻿﻿﻿
﻿API 问题﻿﻿﻿
●﻿如何使用 SD API﻿﻿﻿
●﻿API 请求 404/502，提示 Not Found﻿﻿﻿
●﻿文档打不开﻿﻿﻿
﻿插件使用问题﻿﻿﻿
●﻿插件安装了不显示﻿﻿﻿
●﻿ADetailer：修复崩坏脸﻿﻿﻿
●﻿sd-prompt-translator：中文提示词﻿﻿﻿
●﻿ControlNet：图片精细控制﻿﻿﻿
●﻿openpose 使用﻿﻿﻿
●﻿Deforum：瞬息宇宙制造者﻿﻿﻿
●﻿Prompt all in one：翻译助手﻿﻿﻿
●﻿sdweb-easy-prompt-selector：点选提示词﻿﻿﻿
●﻿roop：一键换脸﻿﻿﻿
●﻿image browser：图像管理﻿﻿﻿
●﻿rembg：背景删除﻿﻿﻿
●﻿Tagger：图片反推提示词﻿﻿﻿
●﻿dataset tag editor：训练打标﻿﻿﻿
﻿常见问题﻿﻿﻿
●﻿LoRA 不生效、不能使用﻿﻿﻿
●﻿如何查看 Stable Diffusion 日志﻿﻿﻿
●﻿如何知晓插件/功能依赖哪些第三方模型/依赖﻿﻿﻿
●﻿如何关闭日志功能﻿﻿﻿
●﻿如何配置单实例并发度、最大最小实例数﻿﻿﻿
●﻿自定义 Stable Diffusion 镜像﻿﻿﻿
﻿更新引导﻿﻿﻿
●﻿2023.08.21 更新至 webui 1.5.1﻿﻿﻿
﻿更多使用教程﻿﻿﻿
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基本概念
函数计算是一款 Serverless 计算产品，可以为您提供 Stable Diffusion 必需的 CPU/GPU 计算资源。如果您需要自定义模型，还需要借助 NAS 产品的存储能力来存储您的模型文件。
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借助于函数计算的特性，devsapp 社区为您提供了一键部署起 Stable Diffusion 的能力。如果您在部署应用到函数计算的过程中遇到问题，可以前往钉钉群 29290019867 寻求帮助。
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由于 Stable Diffusion 及 Stable Diffusion Webui 是开源项目，我们无法针对 Stable Diffusion 自身存在的问题给出标准解答。这可能需要您在遇到问题时请前往相关社区寻求帮助。当然，如果我们对您遇到的问题有所了解，在力所能及的范围内，也会协助您更好地使用 Stable Diffusion。
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费用相关
太长不看
费用由以下部分构成
‒有请求的时间 * 0.0032 元/秒（试用资源包可以连续使用十余个小时）
‒请求次数、流量费用（一般几元钱就足够很久，可以 充 10 元 有备无患） 
‒NAS 存储费用（根据上传的模型计算，试用资源包可抵扣 9.15 GB）
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注意
‒“免费领用资源包” 不等于 “免费”！
‒资源包覆盖了大部分计费项，但是存储、网络等计费项仍然会收取您的费用！
‒NAS 为另一款云产品，您需要购买（或领用）单独的资源包！
‒计费存在几个小时延迟，您此刻收到的账单来自于 1 ～ 4 小时前的使用！
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函数计算的费用计算可以理解为按运行时间计费，您可以通过开通资源包来获取存在一定额度的“代金券”（资源包），有效期内可以通过“代金券”来近似免费使用，超出额度后仍然需要原价付费。
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使用时，将会根据您的实际使用时间来收取费用。无论您是在生成图片，或是在调整参数，抑或是上传文件，由于都会完全独占固定的 GPU 资源，因此都会正常收取费用。但我们提供了额外的 CPU 管理工具，在您需要上传模型、插件时，通过该上传工具可以节省您 GPU 的使用量，降低您的费用消耗。
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费用充足的前提下，NAS 会为您永久存储您上传的文件，在您删除文件前，它也会持续向您收取费用。因此请不要无限制地上传模型。
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计费原理
‒同一时刻，单个实例 最多允许 “单实例并发度” 个请求（如这里可以有三个请求同时加载前端）
‒当 同一时刻  并发请求数超过 “单实例并发度” 时，会弹性扩容一个新实例
‒Stable Diffusion 本身出图存在排队，因此无论单实例并发度为多少，单个实例同时都只能出一张图，其余请求会处于排队状态
‒只有实际有请求的时间段才会计费（蓝色部分）
‒新实例启动需要一段时间（称作冷启动），同时每个实例的第一张图（或切换模型时）需要加载模型，因此会相对于后续出图更慢
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产品价格（仅供参考，请以官方文档实际数据为准）
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太长不看（数据已四舍五入，不包含调用、流量、存储费用）
‒T4 卡 0.0025 元/秒
‒A10 卡 0.0037 元/秒
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‒函数计算 FC（按小时出账，计费存在 4 小时延迟，默认费用为 0.0025008 元/秒 + 调用次数费用 + 流量费用）
‒调用次数：
 （阶梯计费，这里按最贵计算）
‒GPU 使用量：
（ 阶梯计费，这里按最贵计算。stable diffusion 默认为 16GB 显存，共  0.00176 元/秒）
‒活跃 vCPU 使用量：
（stable diffusion 默认为 8 核 vCPU，共 0.000712 元/秒）
‒闲置vCPU 使用量：
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‒内存使用量：
（stable diffusion 默认为 32GB 内存，共 0.0000288 元/秒）
‒磁盘使用量：
‒硬盘规格
：免费（stable diffusion 默认为 512 MB，不计费）
‒硬盘规格
：超出 512 MB 的部分按 
 计费
‒流量费用：0.5 元/GB
‒文件存储 NAS（按小时出账）
‒通用型：0.35 GB/月
‒性能型：1.85 GB/月
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相关文档
‒﻿函数计算 fc 计费文档﻿
‒﻿文件存储 NAS 计费文档﻿
视频引导 
不想看文字？视频带您使用 Stable Diffusion
部署及基本使用
创建应用
进入函数计算控制台 - 应用中心，您可以快速创建 Stable Diffusion 应用
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如下为三个不同版本的创建链接
●快速体验版，不支持更换模型：https://fcnext.console.aliyun.com/applications/create?template=fc-stable-diffusion﻿
●更换模型 推荐：https://fcnext.console.aliyun.com/applications/ai/create?template=fc-stable-diffusion-plus﻿
●API 版：https://fcnext.console.aliyun.com/applications/create?template=fc-stable-diffusion-api﻿
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进入创建应用界面后，您需要根据提示初始化您的 Stable Diffusion，如果您没有特殊需要，保持默认值即可。
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进入 Stable Diffusion
应用部署完成后，可以在页面看到 “WebUI 域名”，点击可进入 WebUI 页面
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挂载 NAS/进入管理工具
如果您希望上传自己的模型、插件，需要点击 “初始化模型管理”，我们将为您挂载 NAS 文件系统到函数计算
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后续流程将涉及其他云产品，请确保已开通对应产品。如果是 NAS 新用户，请先领取 NAS 免费使用资源包（折合 9.15G 性能型 NAS 存储空间）
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如果您未创建过 NAS，可以选择自动配置，我们将为您一键处理好所有配置
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如果您希望挂载到特殊的 NAS 文件系统，也可以选择手动配置。
需要特别注意：您至少需要有一个挂载点的 FC 目录是 /mnt/auto，stable diffusion 仅支持该目录
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如果您希望其他人不能随意上传文件到您的 NAS 中，可以填写“模型管理密钥”（留空为不进行鉴权）
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修改完毕后，即可正常使用模型管理功能
有更新提示时，建议及时更新
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此时，您也可以通过独立的管理工具进行文件管理操作，通过 “模型管理域名”，即可进入 admin 管理工具页面
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管理工具中，我们为您集成了常用操作，在这里您可以管理 NAS 文件内容，上传自己的模型，也可以查看文档及常见的问题。
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为了为您提供更好的服务，当您在右上角看到更新提醒时，请点击更新至最新版
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生成您的第一张图
在 StableDiffusion 界面（直接通过 WebUI 域名 或 模型管理域名 均可进入），您可以点击 “生成”，得到您的第一张图片。
（第一张图片生成前需要需要加载模型文件，请耐心等待片刻）
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生成结果如下
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上传模型
在文件管理页面，我们可以从本地或其他网站，上传自定义的模型。
如我们希望上传一个 LoRA 模型，可以通过 LoRA 目录快速进入对应目录，点击右侧的上传按钮
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选择好自己希望的模型后，点击开始上传
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稍等片刻，即可在目录内看到我们新上传的文件
（上传依赖于您的网络稳定程度，如果网络不稳定可能会导致上传失败或文件损坏）
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通过 OSS 一键部署模型
为了帮助您更好地快速部署模型，我们提供了内置模型仓库（模型仓库由 阿里云 OSS 提供，文件均来源于第三方）。
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选择自己喜欢的模型，点击下载模型
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确认文件存储地址后，点击 下载选中的模型
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下载进度可以在传输列表看到
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上传完成后，刷新 StableDiffusion 模型列表，即可看到新的模型
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API 问题
如何使用 SD API
一段可用的代码如下
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import requests
import base64

endpoint="http://xxxxxx.cn-hangzhou.fc.devsapp.net"
username=""
password=""

resp = requests.post(
    "%s/sdapi/v1/txt2img" % endpoint,
    headers={
        "Authorization": "Basic %s" % (base64.b64encode(("%s:%s" % (username, password)).encode("utf-8")).decode("utf-8")), # 如果未开启 API 鉴权，可忽略该部分
    },
    json={
        "prompt": "1 girl, sunshine, dog",
        "step": 10,
        "height": 512,
        "width": 1024,

        "override_settings": { 
            # "sd_model_checkpoint": "mixProV4.Cqhm.safetensors",
            "sd_model_checkpoint": "majicMIX realistic_v6.safetensors",
        },
    }
)

if resp.status_code == 200:
    data = resp.json()
    for i, img in enumerate(data["images"]):
        with open("%s.png" % (i), "wb") as f:
            b = base64.b64decode(img)
            f.write(b)

    data["images"] = ""
    print(data)
else:
    print(resp.status_code, resp.text)
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更多 SD api 可见页面最下方的 API 链接，如果需要调用插件，请查看对应插件的文档
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API 请求 404/502，提示 Not Found
原因：同时开启 webui 页面 和 api 模式时，会优先加载 webui 页面，而后延迟加载 fastapi 启用 api 功能，因此如果刚好在加载过程中发起 API 调用，就会返回 404/502（一般只会在每个实例前几秒出现这个问题）
解决方案：开启 api 模式后禁用掉 webui（创建应用时可以选择，或者修改环境变量，增加 --no-webui）
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文档打不开
报错
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swagger-ui 是部署在 jsdelivr 的，可能您所在的网络有限制，建议使用手机流量访问尝试
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插件使用问题
Stable Diffusion 一大优势是它众多插件带来的自由度，为了方便大家使用，我们内置了一些常用的插件。
由于部分插件会拖慢启动时间，因此我们默认禁用了大部分插件，建议根据实际需要开启插件。
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未被内置的插件，可以通过管理工具手动上传 zip 包并解压（不建议通过 Stable Diffusion 插件下载安装，由于网络问题，安装失败率可能较高，且会产生一定的费用）。部分插件可能需要额外的依赖，需要按照下面的文档安装依赖文件。
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为了节省您的费用成本，不建议通过 WebUI 页面安装插件！作为替代，通过管理工具上传 zip 并解压。
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插件安装了不显示
插件不显示有如下几种可能，请逐个排查
‒未加载插件：新安装的插件需要您 “告诉” WebUI 有新插件存在，请进入插件列表，确保列表中已经勾选您的插件，点击应用并重启用户界面（部分插件可能需要重复 2、3 次）
‒﻿﻿
‒插件需要 Python 依赖：为了更好地实现功能，部分插件可能需要您安装相应的 Python 依赖。可以查看插件根目录下的 requirements.txt 或 install.py 文件，确认插件需要的依赖列表（依赖缺失也可以通过日志看到相应报错）。而后安装相应依赖
‒在您管理工具的域名后添加 /terminal （如 admin.xxxxxxxxx.fc.devsapp.net/terminal）
‒允许读取 NAS 中的 Python 依赖目录，执行命令 echo "export PYTHONPATH=/mnt/auto/sd/python" > /mnt/auto/sd/startup.sh﻿
‒设置缓存文件夹，执行命令 export TMPDIR=/mnt/auto/sd/pip-cache﻿
‒安装依赖，执行命令 /opt/python3.10/bin/python3.10 -m pip install -t /mnt/auto/sd/python --cache-dir /mnt/auto/sd/pip-cache -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ {您需要安装的依赖名称}﻿
‒插件需要其他依赖：查看插件文档，可以看到部分插件需要安装特殊的二进制文件，这可能需要您手动编译或安装一些内容，我们无法针对这种插件一一适配，您可以自行通过挂载 NAS + chroot 方案尝试适配相应的插件
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ADetailer：修复崩坏脸
使用Stable Diffusion 生成人物的时候，经常会遇到脸部崩坏的问题，adetailer 插件有效改善脸崩问题。
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打开 ADetailer
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找一张脸崩的图片，拖到【图片信息】选项卡内，获取图片信息，然后点击文生图，载入图片信息设置，After Detailer 里勾选 enable adetailer，如果是修复脸的话就选择模型名字带face的，修复真人的话，感觉第三个和第四个效果更好。这个插件对修脸确实有奇效，可以看下面对比信息，多个脸也能修复。Adetailer 插件比单纯的勾选“面部修复”效果好很多。
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sd-prompt-translator：中文提示词
开启该插件后，可以直接使用中文提示词出图
翻译大概需要花费 1、2 秒，建议正式使用时通过英文提示词精准控制
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ControlNet：图片精细控制
结合不同的预处理器和模型，可以精细化控制图片细节。包括但不限于：人物姿势、边缘检测、光影控制……
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openpose 使用
通过模型库下载
在模型库中，我们提供了 ControlNet 模型列表，方便您快速使用
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通过 HuggingFace 下载
您也可以进入 ControlNet 的 HuggingFace 仓库，下载官方的模型：https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main﻿
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进入 ControlNet 目录，将上面的文件离线上传。由于 HuggingFace 为境外网站，您可能需要多等待一会时间。也可以先下载到本地后再进行上传。
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模型下载完成后，您还需要安装一些预处理器，为了提升出图效率并降低费用，建议这些也手动下载
对应地址
下载地址
存放目录
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/body_pose_model.pth
/mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/body_pose_model.pth
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/hand_pose_model.pth
/mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/hand_pose_model.pth
https://huggingface.co/lllyasviel/Annotators/resolve/main/facenet.pth
/mnt/auto/sd/extensions/sd-webui-controlnet-main/annotator/downloads/openpose/facenet.pth
除此之外，如果您需要编辑姿势，还需要安装姿势编辑器插件
插件的地址为 https://github.com/huchenlei/sd-webui-openpose-editor﻿
插件安装完成后，在 Release 列表，您还需要下载并上传解压 dist.zip 到 sd-webui-openpose-editor 目录
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重载 WebUI 后，您就可以正常使用 OpenPose 功能了
如下图，您需要先上传一张图片，勾选“启用”和“Allow Preview”，选择 “预处理” 为 “openpose_full” 和 “模型” 为 “control_v11p_sd15_openpose”
而后点击他们中间的按钮，即可生成姿势
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通过姿势右下角的 edit，您可以自由修改姿势关键节点，并在文生图过程中得到满足姿势的图片
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Deforum：瞬息宇宙制造者
前一阵瞬息宇宙视频火了，通过画面不断变化，变成新场景的视频非常吸引眼球，这个插件就是制作这种视频的必备神器。
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使用Deforum 插件甚至可以自己定义关键帧和第一帧，注意格式与示例保持一致，制作爆款视频不是梦。
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Prompt all in one：翻译助手
这个插件不愧名为all in one, 可以解决写提示词过程中的翻译、添加逗号、多语言转换……问题，堪称神器。
可以选择多种语言进行输入，可以选择多种翻译接口，提示词输入、翻译，还能够一键翻译所有的英文单词，这样从其他地方拿到提示词后，就不用看哪个是生词，还要去软件翻译啦。可以直接在webui的输入框输入，点击一下空白处就能自动翻译。还能进行提示词收藏、历史提示词。
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sdweb-easy-prompt-selector：点选提示词
不会写提示词？开启插件后，可以如同逛超市一样挑选提示词。
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roop：一键换脸
很多换脸技术，需要对人脸进行大量训练才可实现。而这个插件，只需提供一张照片即可，10秒换脸。
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为什么 Roop 开启后卡 99% / 不生效
roop 插件依赖于一些第三方模型，由于国内连接国外网络不够稳定，因此 sd 下载失败。需要您手动上传一下对应的模型文件
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下载地址：https://github.com/deepinsight/insightface/releases/download/v0.7/buffalo_l.zip﻿
放置位置：/mnt/auto/sd/root/.insightface/models﻿
上传压缩包后解压到 buffalo_l 目录，解压完成后可以删除 zip 文件
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image browser：图像管理
ImageBrower不仅是一个图像浏览器，也是一个强大的图像管理器。精确的图像搜索与多选择操作相结合，大大提高了效率。该插件支持图像的搜索和收藏，支持图像预览和“发送到”。可以基于文件树结构预览和文件操作
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rembg：背景删除
抠图是很多设计师的刚需，也是一个比较费时费力的活，stable diffusion插件stable-diffusion-webui-rembg实现图片可以实现一键快速抠图，省时省力效果还很不错。
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Tagger：图片反推提示词
相比stable diffusion自带的反推tab工具而言，这款插件反推的关键词更精准，生成的图片效果也更接近于原图效果。
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dataset tag editor：训练打标
很多人把训练Lora 形象的称之为“炼丹”，这个插件是炼丹必备的打标神器。具体用法，后续会在炼丹教程详写。
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常见问题
LoRA 不生效、不能使用
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请确保 /mnt/auto/sd/extensions-builtin/Lora 目录存在（并且有文件），如果不存在可以考虑更新应用版本
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当您使用中文提示词时，翻译工具会错误识别 Lora，建议您使用英文提示词，或尝试使用英文逗号分隔开中文提示词和 Lora 提示词
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如何查看 Stable Diffusion 日志
在基本信息页面，点击 Stable Diffusion 函数名，跳转至函数计算控制台
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依次进入 “调用日志” - “函数日志” 即可看到 Stable Diffusion 后台的日志内容
如果您未开通 SLS 日志功能，可通过一键开启。
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该功能需要额外计费，请注意关注您的账单，不需要时请及时关闭日志功能
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如何知晓插件/功能依赖哪些第三方模型/依赖
根据该文档引导，打开日志功能。
在日志中，可以看到存在 “Downloading xxx to xxx” 的日志，这代表您使用的功能/插件需要额外的模型。
为了提升用户体验，WebUI 会尝试自动为您下载，但这会产生额外的费用。
因此，建议您在各种操作卡住时，查看您的日志，如果存在下载行为，通过 “重新加载 WebUI” + 刷新页面 停止下载，并将需要的模型下载至本地并手动上传
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如何关闭日志功能
在基本信息页面，点击“服务名”，跳转至函数计算控制台
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编辑您的日志配置，选择“禁用”。
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为了进一步避免非预期计费，您还可以进入 SLS 控制台（https://sls.console.aliyun.com/）
删除您的 project
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如何配置单实例并发度、最大最小实例数
进入 应用详情 - 应用信息编辑 - 实例并发配置，可以修改相关信息
对于不同场景的用户给出如下建议
‒通过 UI 页面出图：最大实例数 1，单实例并发度 100，多人同时出图需要排队（可以创建多个 sd 应用，设置不同的服务名，共享 nas）
‒通过 API 出图：最大实例数不限制（留空，但是 GPU 实例单个 region 同一用户上限为  10，需要在用户群联系提升限制），单实例并发度 1 ～ 5，多个客户端同时出图会弹新实例处理
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自定义 Stable Diffusion 镜像
我们提供的镜像仅作为 Demo，建议您正式环境使用时根据需要定制自己的镜像
我们提供的镜像相关代码见 devsapp/fc-stable-diffuson: 部署stable-diffusion到阿里云函数计算 (github.com)﻿
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以下，针对已经经常会需要修改的部分，给出修改解释，可结合搜索功能找到对应的 Dockerfile 部分
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换用其他版本 WebUI
通过修改 SHA 变量，可以切换到 Stable Diffusion WebUI 的任意版本（可指定 commit 或 git tag）
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ENV SHA=v1.5.1
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git /stable-diffusion-webui && \
    cd stable-diffusion-webui && \
    git reset --hard ${SHA} && \
    pip install -r requirements_versions.txt

COPY --from=repositories /repositories/ ${ROOT}/repositories/
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集成 Linux 依赖、Python 依赖
添加需要的其他依赖即可，请先确认对应的包在 Ubuntu 下的名称
系统依赖
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RUN --mount=type=cache,target=/var/cache/apt \
    apt update && \
    apt install -y \
        wget git fonts-dejavu-core rsync git jq moreutils aria2 \
        ffmpeg libglfw3-dev libgles2-mesa-dev pkg-config libcairo2 libcairo2-dev \
        libpython3.9-dev gcc g++

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Python 会自动扫描 repositories 文件夹下的所有 requirements.txt 依赖。注意，Stable Diffusion WebUI 对 torch 版本有要求，在安装其他依赖时请注意不要安装非兼容版本
Python 依赖
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# 其他必备的依赖
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    find ${ROOT}/repositories -name requirements.txt | xargs -I {} pip install -r {} || echo "failed" && \
    pip install rich==13.4.2 numexpr matplotlib pandas av pims imageio_ffmpeg gdown mediapipe==0.10.2 \
        ultralytics==8.0.145 py-cpuinfo protobuf==3.20 rembg==2.0.38 \
        deepdanbooru onnxruntime-gpu jsonschema opencv_contrib_python opencv_python opencv_python_headless packaging Pillow tqdm \
        chardet PyExecJS lxml pathos cryptography openai boto3 aliyun-python-sdk-core aliyun-python-sdk-alimt send2trash \
        insightface==0.7.3 tensorflow ifnude && \
    pip install xformers==0.0.20 taming-transformers-rom1504 && \
    pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
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内置插件
插件可直接放置到 sd-resource/extensions 目录，构建镜像时会自动复制对应文件。集成插件后，根据上述 Python 依赖部分，安装对应的依赖文件
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内置模型
由于镜像存在大小限制，不建议您放置太多模型，建议通过 NAS 挂载
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其他修改项
结合修改 entrypoint.sh 和 config.json，您可以调整默认值以及启动逻辑
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构建镜像
您需要首先安装 Docker 程序，根据引导程序安装完成后进入终端进行构建
下载地址：Docker: Accelerated Container Application Development﻿
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进入到 src/code/images，执行 DOCKER_BUILDKIT=1 docker build -f Dockerfile --target anime -t stable-diffusion:anime-v1 . 即可开始构建镜像
Dockerfile 支持多阶段构建，您可以通过修改 --target 来指定要构建的目标阶段，并且通过修改 -t 自定义您自己期望的镜像名
（阿里云容器镜像服务要求的镜像名为 registry.{region}.aliyuncs.com/{namespace}/{repo}:{tag}，可通过 docker tag {原本的镜像名} {新的镜像名} 修改镜像名称）
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镜像可推送至阿里云容器镜像服务https://cr.console.aliyun.com，根据引导创建您的 namespace 和 repo，并配置鉴权信息推送（请推送到您期望部署的地区）
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部署到函数计算
您可以直接在 函数计算 - 服务及函数 找到您 Stable Diffusion 对应的服务，并进入 sd 函数修改镜像地址
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如果您需要自己从 0 部署自己的镜像到函数，可以如下执行：
1.创建服务
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2.创建函数（选择使用容器镜像创建），镜像提示填写您在阿里云容器镜像服务的地址
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3.指定监听端口，我们在 Dockerfile 中配置的是 7860，并启用 GPU
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4.根据需要填写其他必要的信息（如您在镜像中配置了需要读入特殊的环境变量，可以一并设置）
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文件管理函数
自行部署的 Stable Diffusion 函数不包含文件管理，您可以在应用中心创建对应的文件管理应用
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更新引导
2023.08.21 更新至 webui 1.5.1
一键更新仅支持 fc-stable-diffusion-plus（自定义模型版），其他版本可以手动修改镜像版本更新。您也可以选择重新创建应用体验最新版本
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进入应用详情页面，点击基本信息右侧的“编辑”，会自动检查更新，点击更新后 稍等十秒 左右，再刷新 sd 页面，就会使用最新版本
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如果需要管理模型，建议首先关闭鉴权，并按照提示更新模型管理工具版本到最新
﻿﻿
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注意事项：
如果从已有版本更新，建议您首次进入后首先禁用所有插件（如果可以，建议删掉 NAS 中的 /mnt/auto/sd/extensions 文件夹，/mnt/auto/sd/config.json 文件并重新加载 WebUI），根据实际需要启用需要的插件
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过多插件可能会使得冷启动时间变久、出图速度变慢！
过多插件可能会使得冷启动时间变久、出图速度变慢！
过多插件可能会使得冷启动时间变久、出图速度变慢！
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新版本已支持 Stable Diffusion XL，如果需要体验 SDXL 请手动下载一下模型文件
‒模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors﻿
‒VAE：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors﻿
SDXL 存在兼容性问题，与很多 Lora、Controlnet 模型不兼容，请自行查询解决方案
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更多使用教程
‒﻿玩转 ControlNet：Stable Diffusion 制作艺术二维码-阿里云开发者社区 (aliyun.com)﻿
‒﻿玩转 ControlNet：Stable Diffusion 制作光影文字效果-阿里云开发者社区 (aliyun.com)﻿