Stable diffusion 是一个非常强大的开源AI绘画软件，自发布以来，便受到了用户的欢迎。不过，作为一款深度学习模型，Stable diffusion对设备的性能有一定的要求。像笔者的 GTX 1650 就跑得很勉强，于是只能找平台搭远程玩了。这里记录一下笔者使用AutoDL玩Stable diffusion的过程。
我用的平台是AutoDL：
进入AutoDL，先注册，然后点击算力市场租服务器。
GPU型号在这4种中选，找到合适的服务器后选择租卡。
进入购买页面后，按照默认的按量计费即可；镜像选择社区镜像输入：stable-diffusion-webui-controlnet-fix。
付款完成后可以在实例容器页面看到购买的服务器，等待系统配置完成后就可以开机了。
开机，点击JupyterLab，进入终端，这里会用到linux命令，输入pwd查看当前文件夹所属的路径，输入ls查看当前文件夹下的文件，输入cd进入指定文件夹。
第一次进入时：输入
cd ..
按回车，回到上一级目录/root/stable-diffusion-webui，输入
python webui.py --deepdanbooru --no-half --precision full --port 6006 --disable-safe-unpickle --xformers --share
后续启动时，默认在根目录，先cd到stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui/
再输入：
python webui.py --deepdanbooru --no-half --precision full --port 6006 --disable-safe-unpickle --xformers --share
然后在刚刚开机的页面点击自定义服务，就可以愉快的开始作图了。
下面介绍一下怎么换作图用的模型，我是用阿里云进行配置的，先把下载好的模型上传到阿里云，再到AutoDL里启动服务器，点击AutoPanel。进入以下页面：
选择公共网盘，设置好密码，用阿里云盘APP扫码授权。
然后找到你网盘的里的模型，点击下载，把模型下载到服务器。
下载完成后，我们要把下载好的模型移动到存放模型的指定文件夹中。这里我们还需要把系统盘中的Stable diffusion程序移动到数据盘以保证储存空间充足。从刚才的开机页面点击JupyterLab，进入终端。
cd ~ #回到根目录 mv stable-diffusion-webui/ autodl-tmp/ #移动Stable diffusion程序到数据盘 mv autodl-tmp/你的模型名 autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ #将模型移动到程序的储存处 cd autodl-tmp/stable-diffusion-webui/ python webui.py --deepdanbooru --no-half --precision full --port 6006 --disable-safe-unpickle --xformers --share #启动
完成后你就可以在绘图页面左上角选择你的模型了