函数计算FC的sd是不是只能跑一些比较小的图？

在函数计算 FC 中，确实有一些限制会影响处理大型图像的能力，具体取决于图像尺寸以及您所使用的函数资源配置等因素。以下是几个常见的因素：

1. 内存限制：函数计算 FC 的内存容量有限，这可能会限制处理大型图像的能力。当您处理大型图像时，函数会消耗大量内存，可能导致 OOM 错误或异常。
2. CPU 时间限制：函数计算 FC 也有 CPU 时间限制，这也可能会限制处理大型图像的时间。
3. 图像处理框架限制：有些图像处理框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）在处理大型图像时也存在性能瓶颈，导致无法顺利运行。

如果您需要处理大尺寸图像，建议您考虑以下几个方面：

• 使用更高效的图像处理框架。
• 分割大型图像为若干部分，分别处理每个部分。
• 启动更多的函数实例并发处理。
• 调整函数计算 FC 的资源配置，例如增加内存容量、增加 CPU 核数等。

不是的，函数计算FC可以处理更大的图像。如果在使用过程中出现报错或者只能加载部分图像的问题，可能是由于以下几个原因：

1. 内存限制：每个函数实例都有其内存限制。如果函数计算FC需要处理的数据量超过了该限制，则可能会导致错误。解决方法是增加内存配额或优化代码以减少内存消耗。

2. 网络带宽限制：如果图像数据需要从远程位置获取，那么网络带宽可能成为瓶颈。解决方法是优化网络连接或尽可能地将数据存储在靠近函数计算FC的地方。

3. 代码问题：确保您的代码正确无误，并且能够处理大数据集。如果代码中存在错误，例如未正确释放资源或处理异常，则可能导致函数计算FC无法正确运行。

函数计算（Function Compute）是一种事件驱动的计算服务，它可以将用户编写的代码（函数）部署在云端，并自动为它们分配运行资源。函数计算主要用于处理大量的事件，而不是用于处理大量的数据。

对于你的问题，可能是因为你的函数计算服务在处理大尺寸图像时遇到了性能瓶颈。函数计算服务的内存和计算能力是有限的，如果处理的图像过大，可能会导致函数计算服务无法正常运行。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 优化你的代码：检查你的代码是否有性能瓶颈，例如是否有过多的循环，是否有不必要的计算等。如果有，可以尝试优化你的代码，以减少计算量。

2. 使用更强大的计算服务：如果你的任务确实需要处理大量的数据，那么可能需要使用更强大的计算服务，如ECS（Elastic Compute Service）或E-MapReduce等。

3. 分割大图像：如果你的任务是分析大图像，那么可以考虑将大图像分割成小图像，然后分别进行处理。这样可以减少单个任务的计算量，从而提高处理速度。

4. 使用GPU加速：如果你的任务涉及到大量的数值计算，那么可以考虑使用GPU进行加速。阿里云提供了GPU加速的计算服务，如GPU ECS等。

以上都是可能的方法，具体的选择需要根据你的实际需求和条件来决定。

是卡住了吧。

生成图片时进程卡住怎么办？
Stable Diffusion本身的原因，特定模型下开启面部修复功能（restore face）时，会发生进程卡住现象。您可以尝试在Stable Diffusion的WebUI界面中手动取消面部修复功能。https://help.aliyun.com/zh/fc/use-cases/faq-about-deploying-a-stable-diffusion-application?spm=a2c4g.11186623.0.0.157d7636wcKvGg#section-drx-ukt-qt7

这看起来是网的问题吧，我自己测试2048看起来没问题，插件关掉换成默认模型，除了分辨率其他参数不要动试试呢。此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”