太乙系列模型主要应用于跨模态场景，包括文本图像生成，蛋白质结构预测, 语音-文本表示等。2022年11月1日，封神榜开源了第一个中文版本的 stable diffusion 模型“太乙 Stable Diffusion”。
在线体验地址:
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1
模型下载地址：
太乙 Stable Diffusion 纯中文版本
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1
太乙 Stable Diffusion 中英版本
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1
太乙绘画使用手册：
https://docs.qq.com/doc/DWklwWkVvSFVwUE9Q
Taiyi stable-diffusion-webui：
https://github.com/IDEA-CCNL/stable-diffusion-webui
提示词生成效果图展示：
1 云服务器配置
规格配置：GPU计算型 GN7搭载 NVIDIA T4，操作系统Ubuntu18.04
GPU云服务器会默认安装3个驱动（GPU、CUDA、cuDNN）
可使用如下命令查看是否下载完毕和安装合适
1 | ps aux | grep -i install |
如果没有安装，可进入腾讯云后台重装GPU云服务器的系统，或者自行安装
显卡驱动官网：
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
2 配置项目环境
安装Anaconda环境
Conda 是一个独立的包管理系统和环境管理系统，可以用于安装软件包和创建虚拟环境。
Miniconda 是一个最小化的Conda安装程序，它只包含了Conda和Python解释器，用于自定义安装。
Anaconda 是一个基于Python的开源发行版，它包含了Conda、Python解释器和众多常用的科学计算、数>据分析和机器学习库，旨在提供一个预装了丰富库的环境，使得用户可以方便地进行数据科学工作。
1 | wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh --no-check-certificate |
1 | bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh |
安装完成后重启，查看版本conda -V，出现版本号则安装成功
1 | # 升级 |
3 部署Taiyi stable-diffusion-webui
首先我们从github拉取项目：
1 | git clone https://github.com/IDEA-CCNL/stable-diffusion-webui.git |
然后进入目录：
1 | cd stable-diffusion-webui/repositories/ |
接下来下载太乙模型：
1 | git clone https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1 |
需要注意的是，这里虽然拉取了模型，但是部分文件大小可能与原项目不一致
需要到官网对以下五出的文件进行下载，然后上传到服务器,可使用WinSCP软件
https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1/tree/main
最后启动webui.sh，这里必然会报很多错，不过我们可以使用如下方法解决
在以下地址之前加https://ghproxy.com/ 提升下载速度
（或者到指定目录下手动下载报错的命令，大部分报错需要到repositories/目录下去手动下载）
下载之后再次启动webui.sh，若依然报错，可切换到清华源尝试
运行成功后如下图所示（这里有一个报错未解决，目前似乎不影响）
通过ubuntu桌面浏览器进入该地址。
或者使用，http://服务器ip地址:端口号，访问
我们就可以使用中文提示词生图了
如果启动时遇到以下报错
可使用以下方法解决，在requirements_versions.txt文件中添加fastapi==0.90.0
