AIGC是指通过人工智能技术自动生成内容的生产方式，其中，文生图（Text-to-image Generation）任务是流行的跨模态生成任务，旨在生成与给定文本对应的图像。本文实现的主要功能是在阿里云DSW中，通过对AIGC Stable Diffusion文生图Lora模型进行模型微调，并启动WebUI进行模型推理实现虚拟上装。
背景信息
WebUI文生图推理效果如图所示。
前提条件
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已创建工作空间，详情请参见创建工作空间。
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已创建DSW实例，其中关键参数配置如下。具体操作，请参见创建及管理DSW实例。
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实例规格选择：ecs.gn6v-c8g1.2xlarge。
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选择镜像：
地域
镜像地址
华东1（杭州）
在官方镜像页签，选择stable-diffusion-webui-develop:1.0.0-pytorch2.01-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04。
华北2（北京）
华东2（上海）
华南1（深圳）
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步骤一：在DSW中打开教程文件
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进入PAI-DSW开发环境。
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登录PAI控制台。
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在页面左上方，选择DSW实例所在的地域。
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在左侧导航栏单击工作空间列表，在工作空间列表页面中单击默认工作空间名称，进入对应工作空间内。
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在左侧导航栏，选择模型开发与训练>交互式建模（DSW）。
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单击需要打开的实例操作列下的打开，进入PAI-DSW实例开发环境。
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在Notebook页签的Launcher页面，单击快速开始区域Tool下的DSW Gallery，打开DSW Gallery页面。
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在DSW Gallery页面中，搜索并找到AIGC Stable diffusion文生图Lora模型微调实现虚拟上装教程，单击教程卡片中的在DSW中打开。
单击后即会自动将本教程所需的资源和教程文件下载至DSW实例中，并在下载完成后自动打开教程文件。
步骤二：运行教程文件
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在打开的教程文件stable_diffusion_try_on.ipynb文件中，您可以直接看到教程文本，您可以在教程文件中直接运行教程。本教程一共3个运行步骤：
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安装Diffusers。
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微调Stable Diffusion Lora模型。
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在DSW中启动WebUI。
在教程文件中直接运行对应的步骤的命令时，当成功运行结束一个步骤命令后，再顺次运行下个步骤的命令。
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当第4步启动WebUI运行完成后，在返回的运行详情结果中单击URL链接（http://127.0.0.1:7860），进入WebUI页面。后续您可以在该页面进行模型推理。
说明
由于
http://127.0.0.1:7860为内网访问地址，仅支持在当前的DSW实例内部通过单击链接来访问WebUI页面，不支持通过外部浏览器直接访问。
步骤三：推理结果验证
完成以上操作后，您已经成功完成了AIGC文生图模型微调训练及WebUI部署。您可以在WebUI页面，进行模型推理验证。
在文生图页签配置以下参数：
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Prompt：
cloth1,, (extremely detailed CG unity 8k wallpaper),(RAW photo, best quality), (realistic, photo-realistic:1.2), a close up portrait photo, 1girl, shopping mall rooftop cafe, outdoor, smile, (high detailed skin:1.4), puffy eyes, gorgeous hair, air bangs, brown black hair, soft lighting, high quality, -
Negative prompt：
ng_deepnegative_v1_75t,paintings, sketches, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), lowres, ((monochrome)), (grayscale:1.2), skin spots, acnes, skin blemishes, age spot, glans,extra fingers,fewer fingers,(watermark:1.2),(letters:1.2),(nsfw:1.2),teeth -
采样方法（Sampler）： Euler a
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采样迭代步数（Steps）： 50
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宽度和高度： 640，768
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随机种子（seed）： 1400244389
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提示词相关性（CFG Scale）：7
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选中面部修复复选框
单击生成，输出如图推理结果。
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