目录前言一、HAI二、应用场景三、构建StableDiffusion模型1、新建HAI应用2、StableDiffusionWebUI（1）功能介绍（2）页面转中文（3）AI绘图①正向提示词语②反向提示词③“+”、“AND”、“|”用法④权重⑤Eulera取样方法⑥DPM++2MKarras取样方法⑦新增提示词案例四、总结前言一直以来想部署一个自己的StableDiffusion模型，但是在构建模型过程中遇到许多问题，后来发现可以用HAI可以快速构建并且部署，给我带来了极大的便利，省去了许多麻烦事。高性能应用服务（HyperApplicationInventor，HAI）是一款面向AI和科学计

目录前言一、选择HAI部署的优势二、HAI搭建AI绘图服务实现思路三、生成设计图操作流程1、新建HAI应用2、StableDiffusionWebUI（1）功能介绍（2）页面转中文（3）线稿生成图四、部署StableDiffusionWebUI服务1、开启API服务2、配置端口代码部署总结前言腾讯云高性能应用服务HAI是为开发者量身打造的澎湃算力平台。无需复杂配置，便可享受即开即用的GPU云服务体验。在HAI中，根据应用智能匹配并推选出最适合的GPU算力资源，以确保您在数据科学、LLM、AI作画等高性能应用中获得最佳性价比。本文主要是通过HAI部署了StableDiffusionWebUI，S

AI绘画火了两年，自己也摸索了一段时间。分享一个知识点，基于开源框架实现并发作画。基于stableDiffusionWebui1.0版本，修改以下代码后可以达到并发效果。在"stable-diffusion-webui\modules\api\api.py"文件中找到"text2imgapi"方法，将"#withself.queue_lock:"代码注释掉，即可让text2imgapi实现并发作画。目前尚不清楚把该代码注释掉以后会引起什么问题，各位自行把握。最后分享几幅作品