Stable Diffusion WebUI

Запускайте Stable Diffusion WebUI AUTOMATIC1111 на GPU Clore.ai

Самый популярный веб-интерфейс для Stable Diffusion на GPU CLORE.AI.

Все примеры можно запускать на GPU-серверах, арендуемых через CLORE.AI Marketplace.

Требования к серверу

Параметр	Минимум	Рекомендуется
ОЗУ	16GB	32 ГБ+
VRAM	8GB	12ГБ+
Сеть	500 Мбит/с	1 Гбит/с+
Время запуска	10–20 минут	-

Время запуска: При первом запуске устанавливаются зависимости Python и загружается базовая модель (10–20 минут в зависимости от скорости сети). HTTP 502 в это время — нормально.

Почему SD WebUI?

• Богатый функциями - txt2img, img2img, инпейтинг, аутпейтинг

• Расширения - Огромная экосистема плагинов

• Удобный для пользователя - Интуитивно понятный веб-интерфейс

• Хорошо документировано - Большая поддержка сообщества

Быстрое развертывание на CLORE.AI

Docker-образ:

universonic/stable-diffusion-webui:latest

Порты:

22/tcp
8080/http

Команда:

./webui.sh --listen --xformers

Проверьте, что всё работает

После развертывания найдите ваш http_pub URL в Моих заказах:

# Проверьте, доступен ли интерфейс (на первом запуске может занять 10–20 минут)
curl https://your-http-pub.clorecloud.net/

Если вы видите HTTP 502 более 20 минут, проверьте:

1. Сервер имеет 16 ГБ+ RAM

2. Сервер имеет 8 ГБ и более видеопамяти

3. Скорость сети достаточна для загрузки зависимостей

Доступ к вашему сервису

При развертывании на CLORE.AI доступ к SD WebUI осуществляется через http_pub URL:

• Веб‑интерфейс: https://your-http-pub.clorecloud.net/

• API (если включено): https://your-http-pub.clorecloud.net/sdapi/v1/

Все localhost:7860 примеры ниже работают при подключении через SSH. Для внешнего доступа замените на ваш https://your-http-pub.clorecloud.net/ URL.

Установка

Использование Docker (рекомендуется)

docker run -d --gpus all \
    -p 8080:8080 \
    -v sd-webui-data:/app/stable-diffusion-webui \
    universonic/stable-diffusion-webui:latest

Ручная установка

# Установить зависимости
sudo apt install python3.10 python3.10-venv git wget

# Клонировать репозиторий
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

# Запуск (автоустанавливает всё)
./webui.sh --listen --xformers

Структура каталогов

stable-diffusion-webui/
├── models/
│   ├── Stable-diffusion/   # Основные модели (.safetensors)
│   ├── Lora/               # LoRA модели
│   ├── VAE/                # VAE модели
│   ├── ControlNet/         # Модели ControlNet
│   └── ESRGAN/             # Увеличители разрешения
├── embeddings/             # Текстовые инверсии
├── extensions/             # Установленные расширения
├── outputs/                # Сгенерированные изображения
└── scripts/                # Пользовательские скрипты

Загрузка моделей

Контрольно-пропускные пункты

cd models/Stable-diffusion

# SD 1.5
wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned.safetensors

# SDXL
wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors

# Realistic Vision (Фотореалистичный)
wget "https://civitai.com/api/download/models/245598" -O realisticVision_v60B1.safetensors

# DreamShaper (Художественный)
wget "https://civitai.com/api/download/models/351306" -O dreamshaper_8.safetensors

VAE (Лучшие цвета)

cd models/VAE

# SD 1.5 VAE
wget https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors

# VAE для SDXL
wget https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors

Базовое использование

txt2img (Текст в изображение)

1. Выберите модель в выпадающем списке

2. Введите положительный промпт: то, чего вы хотите

3. Введите негативный промпт: чего нужно избегать

4. Установите размеры (512x512 для SD1.5, 1024x1024 для SDXL)

5. Нажмите «Generate»

img2img (Изображение в изображение)

1. Перейдите на вкладку img2img

2. Загрузите исходное изображение

3. Введите промпт, описывающий желаемые изменения

4. Отрегулируйте Сила денойзинга (0.3-0.8)

5. Сгенерировать

Инпэйнтинг

1. Перейдите в img2img → Inpaint

2. Загрузите изображение

3. Нарисуйте маску на области для изменения

4. Введите промпт для замаскированной области

5. Сгенерировать

Основные настройки

Параметры генерации

Параметр	SD 1.5	SDXL
Ширина	512	1024
Высота	512	1024
Шаги	20-30	20-40
CFG Scale	7	5-7
Сэмплер	DPM++ 2M Karras	DPM++ 2M Karras

Аргументы командной строки

./webui.sh \
    --listen \              # Разрешить внешний доступ
    --port 7860 \           # Номер порта
    --xformers \            # Оптимизация памяти
    --enable-insecure-extension-access \  # Разрешить расширения
    --api \                 # Включить API
    --no-half-vae           # Исправить чёрные изображения

Для низкого объёма видеопамяти

./webui.sh \
    --listen \
    --medvram \           # 6–8 ГБ видеопамяти
    # или
    --lowvram \           # 4 ГБ видеопамяти
    --xformers

Популярные расширения

Обязательно иметь

Расширение	Назначение
ControlNet	Управляемая генерация
ADetailer	Автоисправление лица/рук
Ultimate SD Upscale	Лучшее увеличение
sd-webui-segment-anything	Segmentation
Региональный промптер	Мульти-региональные промпты

Установить расширения

1. Перейдите на Расширения вкладка

2. Нажмите Доступно

3. Нажмите Загрузить из

4. Поиск и установка

5. Применить и перезапустить интерфейс

Или вручную:

cd extensions
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git

ControlNet

Установка

# Установить расширение
cd extensions
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git

# Скачайте модели
cd ../models/ControlNet
wget https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_canny.pth
wget https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11p_sd15_openpose.pth
wget https://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/resolve/main/control_v11f1p_sd15_depth.pth

Использование

1. Разверните раздел ControlNet

2. Загрузите управляющее изображение

3. Выберите препроцессор (Canny, OpenPose и т. д.)

4. Выберите модель, соответствующую препроцессору

5. Сгенерировать

Использование API

Включить с помощью --api флага, затем:

import requests
import base64

# Для внешнего доступа используйте ваш http_pub URL:
API_URL = "https://your-http-pub.clorecloud.net"
# Или через SSH: API_URL = "http://localhost:7860"

def txt2img(prompt, negative="", steps=20, width=512, height=512):
    response = requests.post(
        f"{API_URL}/sdapi/v1/txt2img",
        json={
            "prompt": prompt,
            "negative_prompt": negative,
            "steps": steps,
            "width": width,
            "height": height,
        }
    )
    return base64.b64decode(response.json()["images"][0])

# Сгенерировать и сохранить
image_data = txt2img("Красивый закат над горами")
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(image_data)

img2img API

import base64

def img2img(prompt, image_path, denoising=0.5):
    with open(image_path, "rb") as f:
        image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

    response = requests.post(
        f"{API_URL}/sdapi/v1/img2img",
        json={
            "prompt": prompt,
            "init_images": [image_b64],
            "denoising_strength": denoising,
            "steps": 30,
        }
    )
    return base64.b64decode(response.json()["images"][0])

Написание промптов

Базовая структура

[объект], [стиль], [детали], [освещение], [теги качества]

Примеры подсказок

# Портрет
портрет молодой женщины, профессиональная фотография,
мягкое освещение, малая глубина резкости, 8k uhd,
высокая детализация, фотореализм

# Пейзаж
величественный горный пейзаж на закате, драматические облака,
освещение «золотой час», в стиле National Geographic,
8k обои, высокая детализация

# Аниме
1girl, серебристые волосы, голубые глаза, школьная форма,
сакура, весна, шедевр, лучшее качество

Негативные промпты

# Общие
низкое разрешение, плохая анатомия, плохие руки, текст, ошибка,
отсутствующие пальцы, обрезано, худшее качество, низкое качество,
артефакты jpeg, подпись, водяной знак, размытие

# Для фотореалистичного
мультфильм, аниме, иллюстрация, живопись, рисунок,
3D-рендер, CGI

Советы по производительности

1. Включите xFormers - Значительное ускорение

2. Используйте VAE - Лучшие цвета

3. Размер батча 1 - Для ограниченной видеопамяти

4. Hires Fix - Генерируйте маленькое, затем увеличивайте

5. ADetailer - Автоисправление лиц

Требования к GPU

Модель	Минимальная VRAM	Рекомендуемая VRAM	Мин. RAM
SD 1.5	4 ГБ	8GB	16GB
SD 2.1	6 ГБ	8GB	16GB
SDXL	8GB	12GB	16GB
С ControlNet	+2 ГБ	+4 ГБ	16GB

Пресеты GPU

RTX 3060 12 ГБ (Бюджет)

# Команда запуска
./webui.sh --medvram --xformers

# Рекомендуемые settings.json:
# - SD 1.5: 512x512, batch 4, 20–30 шагов
# - SDXL: 768x768, batch 1, 20 шагов
# - Включите плитку VAE в настройках
# - Используйте ADetailer для лиц

Лучшие модели: SD 1.5, DreamShaper, RealisticVision

RTX 3090 24 ГБ (Оптимально)

# Команда запуска
./webui.sh --xformers

# Рекомендуемые настройки:
# - SD 1.5: 512x512, batch 8, 30 шагов
# - SDXL: 1024x1024, batch 2, 30 шагов
# - ControlNet + SD 1.5 отлично работает
# - Hires fix до 2x работает

Лучшие модели: SDXL, Juggernaut, RealVisXL

RTX 4090 24 ГБ (Производительность)

# Команда запуска
./webui.sh --xformers --opt-sdp-attention

# Рекомендуемые настройки:
# - SD 1.5: 512x512, batch 16, 30 шагов
# - SDXL: 1024x1024, batch 4, 40 шагов
# - Несколько ControlNet одновременно
# - Hires fix до 4x

Лучшие модели: SDXL, Pony Diffusion, любая модель высокого разрешения

A100 40 ГБ/80 ГБ (Производство)

# Команда запуска
./webui.sh --opt-sdp-attention --no-half-vae

# Рекомендуемые настройки:
# - SDXL: 1024x1024, batch 8+, 50 шагов
# - Несколько ControlNet + IP-Adapter
# - Hires fix до 4096x4096
# - AnimateDiff для видео

Лучше всего для: Пакетная генерация, сложные рабочие процессы, видео

Оценка стоимости

Типичные расценки на маркетплейсе CLORE.AI:

GPU	VRAM	Цена/день	Скорость SD1.5	Скорость SDXL
RTX 3060	12GB	$0.15–0.30	~4 с	~12 с
RTX 3090	24 ГБ	$0.30–1.00	~2 с	~6 сек
RTX 4090	24 ГБ	$0.50–2.00	~1 сек	~3 с
A100	40GB	$1.50–3.00	~0.5 сек	~2 с

Цены в USD/день. Тарифы зависят от провайдера — проверьте CLORE.AI Marketplace для текущих тарифов.

Устранение неполадок

HTTP 502 длительное время

1. Проверьте RAM: Сервер должен иметь 16 ГБ+ RAM

2. Проверьте VRAM: Требуется минимум 8 ГБ для SDXL

3. Установка зависимостей: Первый запуск занимает 10–20 минут

4. Медленная сеть: Низкая пропускная способность удлиняет запуск

Чёрные изображения

# Добавить к аргументам запуска
--no-half-vae

Недостаточно памяти

# Использовать оптимизацию
--medvram
--xformers

Расширения не загружаются

--enable-insecure-extension-access

Медленная генерация

1. Включите xFormers

2. Уменьшите размер изображения

3. Уменьшите шаги (часто достаточно 20)

Дальнейшие шаги

• ComfyUI - Более сложные рабочие процессы

• FLUX.1 - Последняя модель

• ControlNet - Управляемая генерация

• Обучение LoRA - Пользовательские модели