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借助Gradio，简单几行Python代码即可快速搭建一个专属的AI绘画网站，轻松部署Stable Diffusion文生图应用，gradio自带的组件已经相当美化了，前端基础也省了！
好像大神的Stable Diffusion WebUI项目也是用的Gradio搭建的，功能很丰富，好处是啥都有，坏处是不够简洁，而且效能上也有影响，至少我这里测试的Python跑SD文生图要比WebUI快许多（diffusers库也是很大一部分原因）
环境准备
- 首先你的要有 Python 环境，
- 然后本地可以借助 diffusers 库跑起来SD模型，
- 后续即可使用 Gradio 来快速搭建 WebUI
# 安装SD模型依赖（前面SD跑起来的，这些都有了，可跳过）
# pip install diffusers transformers torch accelerate# 安装gradio依赖
pip install gradio
核心代码
如何本地部署，那你肯定已经把SD模型下载到本地了吧，我这里的模型路径使用的即是本地相对路径，根据你的项目环境修改路径和模型名称
模型加载视需要，能 cuda 就不用 cpu
作为简单实例，生图参数这里只传入了提示词，后续你可以根据需要定制，如：负向提示词、推理步数、图片宽高值等
跑起来后，会在终端中看到提示使用浏览器打开 http://127.0.0.1:7860 即可访问你的WebUI啦！简单 高效！
输入提示词，点击 Submit 尽情玩耍吧！
import gradio as gr
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch# 加载Stable Diffusion模型
model_id = "./models/dreamshaper8-lcm"
model = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float32)
model.to("cpu")def generate_image(prompt):return model(prompt, num_inference_steps=20).images[0]# 创建Gradio界面
interface = gr.Interface(fn=generate_image, # 执行函数inputs=gr.Textbox(label="输入提示词"), # 输入组件outputs=gr.Image(label="生成结果"), # 输出组件title="AI绘画",flagging_mode="never" # 禁用默认的 Flag 按钮
)interface.launch()
添加参数控制
为防止小伙伴使用默认参数生图迷路，这里给出个参考，视需要增删参数值
# 添加参数控制
inputs = [gr.Textbox(label="提示词"),gr.Slider(1, 50, value=20, label="生成步数"),gr.Slider(512, 1024, value=512, step=64, label="图像尺寸")
]# 修改生图代码
def generate(prompt, steps, size):return model(prompt, num_inference_steps=steps, height=size, width=size).images[0]
