Stable Diffusion WebUI คืออะไร และวิธีติดตั้งบน GPU Server
Stable Diffusion WebUI คือหน้าจอสร้างภาพด้วย AI ที่รันบน GPU ของคุณเอง ทีมการตลาดและทีมออกแบบใช้สร้างภาพประกอบได้ไม่จำกัดจำนวน โดยไม่ต้องจ่ายค่าบริการต่อภาพ
- หมวดหมู่
- AI, Machine Learning และ LLM
- ติดตั้งบนเซิร์ฟเวอร์เองได้
- ได้
- สเปกเริ่มต้นที่แนะนำ
- 8 vCPU · RAM 16 GB
- ไลเซนส์
- AGPLv3 (ตัว WebUI) และตามใบอนุญาตของแต่ละโมเดล
- เว็บทางการ
- เปิดเว็บไซต์
- ISO/IEC 27001
- ISO 22301
- ISO 20000-1
- CSA-STAR
Data Center ในไทย มาตรฐาน TIA-942 Tier 3+ ข้อมูลอยู่ในประเทศไทย
Stable Diffusion WebUI คืออะไร
Stable Diffusion เป็นโมเดลสร้างภาพจากข้อความที่เปิดให้ดาวน์โหลดไปรันเองได้ ต่างจากบริการสร้างภาพที่ต้องเรียกผ่าน API และจ่ายต่อภาพ เมื่อรันบน GPU ของตัวเองจึงสร้างภาพได้ไม่จำกัดตามกำลังการ์ด
WebUI ที่นิยมใช้กันเพิ่มหน้าจอควบคุมครบทั้งการตั้งค่าคำสั่ง การกำหนดขนาดภาพ การแก้ไขบางส่วนของภาพ และการใช้โมเดลเสริมเพื่อควบคุมสไตล์ให้ตรงกับแบรนด์
สิ่งที่ต้องระวังคือเรื่องสิทธิ์การใช้งานภาพและโมเดล ควรตรวจเงื่อนไขของโมเดลที่นำมาใช้และกำหนดนโยบายภายในว่างานที่สร้างขึ้นนำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้ในขอบเขตใด
ความสามารถเด่นของ Stable Diffusion WebUI
สร้างภาพจากข้อความ
พิมพ์คำสั่งแล้วได้ภาพตามที่ต้องการ พร้อมปรับรายละเอียดได้ละเอียด
แก้ไขบางส่วนของภาพ
เปลี่ยนเฉพาะบริเวณที่เลือกหรือขยายขอบภาพออกไปได้
ควบคุมองค์ประกอบภาพ
ใช้โมเดลเสริมเพื่อกำหนดท่าทางหรือโครงร่างของภาพให้ตรงตามต้องการ
ปรับสไตล์ให้ตรงแบรนด์
ฝึกโมเดลเสริมด้วยภาพของแบรนด์เพื่อให้ผลลัพธ์เข้ากับแนวทางที่กำหนด
ไม่จำกัดจำนวนภาพ
จ่ายค่าเครื่องคงที่แทนการจ่ายต่อภาพ คุ้มมากเมื่อใช้งานปริมาณสูง
ใช้ Stable Diffusion WebUI ทำอะไรได้บ้าง
- ทีมการตลาดที่ต้องสร้างภาพประกอบโพสต์จำนวนมากทุกสัปดาห์
- ทีมออกแบบที่ต้องการภาพร่างแนวคิดอย่างรวดเร็ว
- ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่ต้องทำภาพประกอบสินค้าหลายรูปแบบ
- องค์กรที่ต้องเก็บทั้งภาพต้นทางและผลลัพธ์ไว้ในระบบของตัวเอง
สเปก Cloud Server ที่แนะนำ
| ระดับการใช้งาน | vCPU | RAM | Disk |
|---|---|---|---|
| ขั้นต่ำGPU หน่วยความจำ 8 GB สร้างภาพขนาดมาตรฐานได้ | 8 vCPU | 16 GB | NVMe 200 GB |
| แนะนำGPU หน่วยความจำ 16 ถึง 24 GB สร้างภาพความละเอียดสูงและใช้โมเดลเสริมได้ | 8 vCPU | 32 GB | NVMe 500 GB |
| ใช้งานหนักผู้ใช้หลายคนพร้อมกันและงานฝึกโมเดลเสริม | 16 vCPU ขึ้นไป | 64 GB ขึ้นไป | NVMe 1 TB ขึ้นไป |
ดูราคาตามสเปกได้ที่ ราคา Cloud Compute หรือให้ทีมงานช่วยประเมินสเปกจากปริมาณผู้ใช้จริงของคุณ
วิธีติดตั้ง Stable Diffusion WebUI บน Cloud Server ของ THAI DATA CLOUD
ขั้นตอนด้านล่างใช้กับ Cloud Server ที่เพิ่งสร้างใหม่จากหน้าจัดการของ THAI DATA CLOUD ได้ทันที ถ้าไม่สะดวกทำเอง ทีมวิศวกรของเราติดตั้งและตั้งค่าให้ฟรีสำหรับลูกค้า Cloud Server
สิ่งที่ต้องเตรียม
- GPU Server ที่มีหน่วยความจำ GPU อย่างน้อย 8 GB
- ไดรเวอร์ GPU และ CUDA ที่ติดตั้งถูกต้อง
- Python ตามเวอร์ชันที่โครงการรองรับ
- พื้นที่ดิสก์สำหรับไฟล์โมเดลซึ่งมีขนาดหลายกิกะไบต์ต่อโมเดล
ทดสอบบน Ubuntu Server 22.04 หรือ 24.04 LTS
- 1
ยืนยันว่า GPU พร้อมใช้งาน
nvidia-smi - 2
ติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น
sudo apt update sudo apt -y install git python3 python3-venv python3-pip libgl1 libglib2.0-0 - 3
ดึงโค้ดและเตรียมสภาพแวดล้อม
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git cd stable-diffusion-webui - 4
วางไฟล์โมเดล
ดาวน์โหลดไฟล์โมเดลที่ได้รับอนุญาตให้ใช้งาน แล้ววางในโฟลเดอร์ models/Stable-diffusion ตรวจเงื่อนไขการใช้งานของแต่ละโมเดลก่อนนำมาใช้เชิงพาณิชย์
- 5
เริ่มระบบ
ครั้งแรกจะติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นซึ่งใช้เวลาหลายนาที ให้ฟังเฉพาะภายในเครื่องแล้วเข้าผ่าน Reverse Proxy หรือ SSH Tunnel
./webui.sh --listen --port 7860 - 6
วาง Reverse Proxy พร้อมการยืนยันตัวตน
สำคัญมาก เพราะหน้าเว็บนี้ไม่มีระบบล็อกอินในตัว ถ้าเปิดสาธารณะจะมีคนภายนอกเข้ามาใช้ GPU ของคุณ
server { listen 443 ssl; server_name image.example.com; auth_basic "Restricted"; auth_basic_user_file /etc/nginx/.htpasswd; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; proxy_set_header Host $host; } }
หน้าเว็บของ Stable Diffusion WebUI ไม่มีระบบยืนยันตัวตนที่แข็งแรงในตัว ต้องวางชั้นป้องกันไว้ด้านหน้าเสมอ
พอร์ตที่ต้องเปิดบน Firewall
| พอร์ต | โปรโตคอล | ใช้ทำอะไร |
|---|---|---|
| 443 | TCP | HTTPS ผ่าน Reverse Proxy ที่มีการยืนยันตัวตน |
| 7860 | TCP | พอร์ตภายในของ WebUI (ห้ามเปิดสู่อินเทอร์เน็ต) |
สิ่งที่ควรทำต่อหลังติดตั้งเสร็จ
- วางการยืนยันตัวตนไว้หน้าหน้าเว็บเสมอ และไม่เปิดพอร์ต 7860 ออกอินเทอร์เน็ต
- จำกัดผู้ใช้ที่เข้าถึงได้เพราะการสร้างภาพกิน GPU สูง
- ตรวจเงื่อนไขลิขสิทธิ์ของโมเดลและส่วนขยายที่นำมาใช้
- กำหนดนโยบายภายในเรื่องเนื้อหาที่สร้างและการนำไปใช้
- สำรองไฟล์โมเดลเสริมที่ฝึกเองเพราะสร้างใหม่ใช้เวลานาน
ทำไมควรรัน Stable Diffusion WebUI บน Cloud Server ของ THAI DATA CLOUD
Data Center ในประเทศไทย มาตรฐาน ISO/IEC 27001 และ ISO 22301 พร้อมทีมวิศวกรคนไทยดูแลตลอด 24 ชั่วโมง
GPU Server ในไทยทำให้ทีมงานสร้างภาพได้เร็วโดยไม่ต้องส่งข้อมูลหรือภาพต้นแบบออกนอกประเทศ
จ่ายค่าเครื่องคงที่แทนค่าบริการต่อภาพ คุ้มกว่ามากเมื่อทีมสร้างภาพจำนวนมากทุกเดือน
เก็บภาพผลลัพธ์ไว้บน Object Storage ในไทยเพื่อไม่ให้ดิสก์เครื่องเต็ม
เช่าใช้เฉพาะช่วงที่มีแคมเปญได้ แล้วลดสเปกลงเมื่องานเบา
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Stable Diffusion WebUI
ต้องใช้ GPU แรงแค่ไหน
GPU หน่วยความจำ 8 GB สร้างภาพขนาดมาตรฐานได้ แต่ถ้าต้องการภาพความละเอียดสูงหรือใช้โมเดลควบคุมองค์ประกอบหลายตัวพร้อมกัน ควรมี 16 GB ขึ้นไปเพื่อไม่ให้หน่วยความจำไม่พอ
ภาพที่สร้างใช้เชิงพาณิชย์ได้ไหม
ขึ้นกับเงื่อนไขของโมเดลที่ใช้และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง โมเดลแต่ละตัวมีใบอนุญาตต่างกัน ควรตรวจเงื่อนไขและปรึกษาฝ่ายกฎหมายขององค์กรก่อนนำไปใช้ในงานที่ต้องเผยแพร่
ต่างจากบริการสร้างภาพออนไลน์อย่างไร
บริการออนไลน์ใช้ง่ายและไม่ต้องดูแลเครื่อง แต่คิดค่าบริการต่อภาพและข้อมูลต้องส่งออกไปประมวลผลข้างนอก การรันเองให้ความยืดหยุ่นและความเป็นส่วนตัวเต็มที่ แลกกับการต้องดูแล GPU Server เอง
ทางเลือกอื่นที่คล้ายกับ Stable Diffusion WebUI
แอปอื่นในหมวด AI, Machine Learning และ LLM
บริการของ THAI DATA CLOUD ที่เกี่ยวข้อง
ให้เราติดตั้ง Stable Diffusion WebUI ให้ฟรี บน Cloud Server ในไทย
แจ้งความต้องการสั้น ๆ ทีมวิศวกรจะช่วยประเมินสเปก ติดตั้ง และตั้งค่าความปลอดภัยให้พร้อมใช้งาน ปรึกษาฟรี ไม่มีข้อผูกมัด