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dustynv/stable-diffusion-webui Docker 镜像 - 轩辕镜像

stable-diffusion-webui
dustynv/stable-diffusion-webui
为NVIDIA Jetson平台提供Stable Diffusion的Web界面容器,支持在嵌入式设备上通过网页进行AI图像生成。
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stable-diffusion-webui Docker镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

stable-diffusion-webui 是一个基于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 项目的Docker镜像,集成了 TensorRT扩展,专为NVIDIA Jetson平台优化。镜像内Web UI程序位于 /opt/stable-diffusion-webui,主要用途是提供图形化界面,方便用户通过浏览器进行 Stable Diffusion 模型的图像生成(文本转图像、图像转图像等)。

2. 核心功能和特性

  • TensorRT加速:集成TensorRT扩展,优化模型推理性能,提升图像生成速度。
  • 默认Web服务配置:启动时自动运行Web服务器,无需手动配置即可通过浏览器访问。
  • xformers优化:默认启用xformers库,优化注意力机制的内存占用和计算效率。
  • 自动模型管理:首次启动时自动从Hugging Face下载默认模型(stable-diffusion-1.5)。
  • 低显存支持:提供--medvram和--lowvram模式,适配不同显存容量的Jetson设备。
  • 扩展兼容性:支持安装Web UI扩展(需通过--enable-insecure-extension-access开启)。
  • Stable Diffusion XL支持:兼容SDXL基础模型和优化器模型(如stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0)。

3. 使用场景和适用范围

  • Jetson嵌入式设备:适用于NVIDIA Jetson系列平台(如Jetson AGX Orin、Jetson Xavier NX、Jetson Nano等),利用硬件加速实现本地化图像生成。
  • Web UI用户:适合偏好图形界面操作的用户,无需命令行即可调整参数(提示词、采样器、分辨率等)并生成图像。
  • 资源受限环境:通过--medvram/--lowvram参数,可在显存有限的设备上运行(如Jetson Nano需使用--lowvram)。
  • 快速部署需求:Docker化封装简化依赖管理,一键启动,适合快速测试和原型验证。

4. 使用方法和配置说明

4.1 镜像选择

镜像标签与JetPack/L4T版本对应,需根据设备的JetPack版本选择:

镜像标签发布日期架构大小兼容JetPack版本
dustynv/stable-diffusion-webui:r35.2.12024-02-02arm647.3GBJetPack 5.1+ (L4T R35.x)
dustynv/stable-diffusion-webui:r35.3.12024-02-02arm647.3GBJetPack 5.1+ (L4T R35.x)
dustynv/stable-diffusion-webui:r35.4.12024-02-02arm647.3GBJetPack 5.1+ (L4T R35.x)
dustynv/stable-diffusion-webui:r36.2.02024-02-02arm648.9GBJetPack 6.0+ (L4T R36.x)

兼容性说明:L4T R35.x镜像适用于所有JetPack 5.1+版本,L4T R36.x镜像适用于JetPack 6.0+版本。

4.2 运行容器
4.2.1 使用jetson-containers工具(推荐)

通过jetson-containers工具自动选择兼容镜像并启动:

bash
# 自动拉取/构建兼容镜像并运行
jetson-containers run $(autotag stable-diffusion-webui)

# 或指定具体镜像标签
jetson-containers run dustynv/stable-diffusion-webui:r35.3.1

jetson-containers run会自动添加--runtime nvidia、挂载/data目录(模型缓存),并检测设备硬件。

4.2.2 使用docker run手动运行

若直接使用docker命令,需手动指定NVIDIA运行时和网络配置:

bash
sudo docker run \
  --runtime nvidia \          # 使用NVIDIA运行时(GPU支持)
  -it --rm \                  # 交互式运行,退出后自动删除容器
  --network=host \            # 共享主机网络(简化端口映射)
  dustynv/stable-diffusion-webui:r35.3.1  # 镜像标签(需替换为实际版本)
4.3 目录挂载

如需持久化存储模型、生成图像或配置文件,可挂载主机目录到容器:

bash
# 挂载主机模型目录到容器(避免重复下载)
jetson-containers run -v /host/path/to/models:/data/models/stable-diffusion $(autotag stable-diffusion-webui)

# 挂载生成图像目录(方便主机访问输出结果)
jetson-containers run -v /host/path/to/outputs:/opt/stable-diffusion-webui/outputs $(autotag stable-diffusion-webui)
4.4 自定义启动参数

默认启动命令为:

bash
cd /opt/stable-diffusion-webui && python3 launch.py \
  --data=/data/models/stable-diffusion \
  --enable-insecure-extension-access \
  --xformers \
  --listen \
  --port=7860

如需修改参数(如添加--medvram),可通过jetson-containers run或docker run覆盖默认命令:

bash
# 使用jetson-containers添加自定义参数
jetson-containers run $(autotag stable-diffusion-webui) \
  python3 launch.py --data=/data/models/stable-diffusion --xformers --listen --port=7860 --medvram

# 使用docker run添加自定义参数
sudo docker run --runtime nvidia -it --rm --network=host \
  dustynv/stable-diffusion-webui:r35.3.1 \
  python3 launch.py --data=/data/models/stable-diffusion --lowvram --port=7861

5. 配置参数说明

5.1 默认参数
参数作用说明
--data=/data/models/stable-diffusion指定Stable Diffusion模型存储路径,默认使用容器内/data目录(可通过挂载主机目录修改)。
--enable-insecure-extension-access允许安装和管理Web UI扩展(如社区插件、脚本)。
--xformers启用xformers库,优化注意力机制的内存占用和计算速度(需硬件支持)。
--listen允许Web服务器监听所有网络接口,支持外部设备通过IP访问(如http://<设备IP>:7860)。
--port=7860指定Web UI访问端口,默认7860(若端口冲突可修改,如--port=7861)。
5.2 常用可选参数
参数作用说明
--medvram中等显存模式:通过分块加载模型降低显存占用,适用于4-8GB显存设备(如Jetson Xavier NX)。
--lowvram低显存模式:大幅降低显存占用(约2-4GB),但生成速度较慢,适用于2GB显存设备(如Jetson Nano)。
--precision full --no-half使用FP32精度推理(默认FP16),提升兼容性但降低速度、增加显存占用。
--opt-split-attention优化注意力机制的内存分配(默认启用,低显存场景建议保留)。

6. 构建容器(可选)

若需自定义镜像(如修改依赖或添加插件),可手动构建:

  1. 首先完成jetson-containers系统配置。
  2. 执行构建命令:
bash
jetson-containers build stable-diffusion-webui  # 自动检测JetPack版本并构建兼容镜像

构建过程会自动拉取依赖(如CUDA、PyTorch、xformers等),并打包Web UI程序和TensorRT扩展。

7. 注意事项和技巧

  • 访问Web UI:启动容器后,在浏览器中访问 http://<设备IP>:7860(替换<设备IP>为Jetson设备的IP地址或主机名)。
  • 模型下载:首次启动时会自动下载stable-diffusion-1.5模型(约4GB),需确保网络畅通,下载时间取决于网络速度。
  • 负面提示词优化:参考Hugging Face负面提示词讨论提升生成图像质量。
  • Stable Diffusion XL使用:需手动下载SDXL模型(如base-1.0和refiner-1.0),并放置于--data指定的模型目录,在Web UI中选择对应模型即可使用。
  • 扩展安装:通过Web UI的“扩展”选项卡安装社区插件,需确保已启用--enable-insecure-extension-access参数。

8. 依赖和系统要求

  • 硬件:NVIDIA Jetson设备(需支持JetPack 5.1+,即L4T >=34.1.0)。
  • 软件:Docker、nvidia-docker运行时、JetPack 5.1+(含CUDA、cuDNN、TensorRT)。
  • 依赖项:build-essential、CUDA、cuDNN、Python 3.x、PyTorch 2.2+、xformers、TensorRT等(已内置在镜像中)。
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