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前言
AI绘画工具的发展历史可以追溯到2014年，当时生成对抗网络模型（GAN）被首次用于图片生成。GAN模型由Ian Goodfellow提出，其核心思想是让两个内部程序 “生成器 (generator)” 和”判别器 (discriminator)” 互相博弈，从而达到生成逼真图片的效果。随着时间的推移，越来越多的AI绘画工具被开发出来，例如Stable Diffusion（SD）和Midjourney。其中，Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型，它是一种潜在扩散模型。而Midjourney则是一款由总部位于旧金山的独立研究实验室Midjourney, Inc.创建和托管的人工智能程序和服务。Midjourney基于Discord平台提供服务，可以根据自然语言描述（称为“提示”）生成图像，也支持图生图功能。Stable Diffusion和Midjourney都能够通过prompt（提示词）来进行文生图 ，或是 图生图 的方式来生成想要的图片。
AI绘画模型发展如此迅速，而且使用场景如此之广，很多小伙伴肯定都已经按捺不住了，纷纷表示，自己要体验一波，众所周知，Midjourney官网在海外，想要随时访问来用，还是不太方便的。但是Stable Diffusion 可是提供了开源的包，而且有一大堆教程叫你如何跑起来的。
我想你肯定是已经做过了尝试，第一批被劝退的就是，昂贵的显卡价格。另外一批人不差钱，买到了显卡，然而被各种环境搭建折腾到发际线都后移了0.1cm，最终放弃。 还有残存的一批人终于搭建好可以用了，又被本地搭建的服务，外网无法随时访问给折腾疯了。
没错，我就是这些人其中的一部分！！！
现在这些烦恼统统都没了！因为 腾讯云HAI服务器 它来了！
智能选型
根据应用匹配推选GPU算力资源，实现最高性价比。同时，打通必备云服务组件，大幅简化云服务配置流程。
一键部署
分钟级自动构建LLM、AI作画等应用环境。提供多种预装模型环境，包含如StableDiffusion、ChatGLM等热门模型。
可视化界面
提供开发者友好的图形界面，支持jupyterlab、webui等多种算力连接方式，AI研究调试超低门槛。
它将所有的复杂繁琐流程都打包进去，让用户只需轻松点击几下便可完成搭建，享受服务。并且是按时计费，把你的钱都花在刀刃上。
接下来就让我带领你们学习一下如何使用腾讯云HAI服务器搭建自己的AI绘画大模型，并且生成自己喜欢的图片吧！
环境准备
高性能应用服务 HAI资格申请
1 . 点击链接进入 高性能应用服务 HAI 申请体验资格
2. 等待审核通过后，进入 高性能应用服务 HAI
3. 点击 前往体验HAI 即可进入控制台。
购买HAI高性能服务
1.在控制台点击新建，进入选择AI模型以及其他参数的页面。
2.在页面中，应用选择AI模型，地域和算力方案，填写这个实例的名称（自己给自己的这个服务器起个名，方便辨认），然后根据需要选择硬盘容量以及数量，然后点击立即购买，就会开始进行创建。
3.购买成功后，HAI服务就开始自动部署相应的环境了，稍等5~10分钟，即可创建成功。
4.服务创建成功之后，点击算力链接，选择下方的stable_diffusion_webui即可进入我们熟悉的页面。
至此，准备工作就完成啦！接下来开始准备生成自己喜欢的图片吧！
生成图片
界面汉化：
按照以下截图中的操作，依次进行，点击install之后，就安装了汉化插件。
然后在设置中，重启UI，这个插件就可以生效。
按照以下步骤：
选中zh_CN之后，应用设置，然后重启UI界面，现在就变成了中文版的界面！
让我们来重新认识一下：
输入提示词生成图片
参数列表：
| 参数名 | 描述 |
|---|---|
| 提示词 | 主要描述图像，包括内容风格等信息，原始的webui会对这个地方有字数的限制，可以安装一些插件突破字数的限制 |
| 反向提示词 | 为了提供给模型，我们不需要的风格 |
| 提示词相关性（CFG scale） | 分类器自由引导尺度——图像与提示符的一致程度——越低的值产生的结果越有创意，数值越大成图越贴近描述文本。一般设置为7 |
| 采样方法（Sampling method） | 采样模式，即扩散算法的去噪声采样模式会影响其效果，不同的采样模式的结果会有很大差异，一般是默认选择euler，具体效果我也在逐步尝试中。 |
| 采样迭代步数（Sampling steps） | 在使用扩散模型生成图片时所进行的迭代步骤。每经过一次迭代，AI就有更多的机会去比对prompt和当前结果，并作出相应的调整。需要注意的是，更高的迭代步数会消耗更多的计算时间和成本，但并不意味着一定会得到更好的结果。然而，如果迭代步数过少，则图像质量肯定会下降 |
| 随机种子（Seed） | 随机数种子，生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话，用随机的即可 |
根据提示词生成图片
下面给大家提供几组提示词：
1.孤独之灵：
A handsome male writer, with depression, wearing glasses, in a dark room surrounded by books, lit by candlelight, beautiful photorealistic illustration, intricate details
2.斑驳现实中的黑白动漫少女
A black and white picture of an anime girl in long hair, in the style of subversive appropriation, blink - and - you - miss - it detail, bold chromaticity, the new fauves, charming characters, multilayered, hurufiyya
3.机械哲思者
Create a hyper-realistic, 4K, lifelike digital image that show a humanoid robot in a exact position as The Thinker, by Rodin
铁肌铜墙
30-year-old wrestler with big muscles in a dojo, bodybuilder, big, martial artist, Vega from Street Fighter
禁锢的叛逆
a humanoid havana brown cat wearing inmate orange jumpsuit outfit in prison, high detail, high-resolution photograph, professional photography, ultra-detail
总结：
腾讯云 HAI 服务整体表现非常顺畅，极其高效地支持用户搭建各种大型模型服务和环境。在当前市场需求不断增加的情况下，该服务具有巨大的发展前景。在我的使用过程中，我发现该服务存在一些优势和缺点，以下是我的总结：
优点：
1.操作简便，门槛低，傻瓜式购买和使用。
2.上限高，提供了各种大型模型所需的工具和功能，包括微调模型和终端编程等。
3.精确计费（按小时），真正实现了精打细算。
缺点：
1.人脸修复功能不稳定，使用后系统会死机，必须重启才能继续使用。
2.提供的绘图模型只有一个，希望能增加更多预置的模型可供选择。
3.使用过程中不能暂停，如果需要稍后再用，也得一直开着，但是这样就会一直计费，肉疼。要么就得销毁，下次使用时还需要重新搭建，这个体验欠佳，希望可以增加暂停的功能。
期待腾讯云 HAI 服务持续优化，越来越易用，真正实现随时随地可用，同时与 CloudStudio 配合使用，为开发者提供更广阔的想象空间。
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