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本教程介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型，并基于ControlNet框架，快速生成特定物体图片。
背景知识
- Stable Diffusion
Stable Diffusion（简称SD）是一种AI模型，它经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以生成所需要的图像。
DreamBooth是一种定制化text2image模型的方法，只需提供特定物体的3~5张图片，就能生成该物体的图片。我们使用DreamBooth对模型进行Finetune，并利用阿里云AI加速器中的AIACC-AGSpeed加速Finetune，同时引入ControNet增加生成图片的多样性。
ControlNet是一组网络结构，通过对SD添加额外的Condition来控制SD，目前提供的预训练Condition包括：Canny Edge，M-LSD Lines，HED Boundary，User Scribbles，Fake Scribbles，Human Pose，Semantic Segmentation，Depth，Normal Map，Anime Line Drawing。您可以同时添加多个ControlNet进行多Condition的控制。训练其他Condition来控制SD的具体操作，请参见Train a ControlNet to Control SD。
本文基于阿里云GPU服务器搭建Stable Diffusion模型，并基于ControlNet框架，快速生成特定物体图片。
- GPU云服务器
GPU云服务器（GPU Cloud Computing，GPU）是提供 GPU 算力的弹性计算服务，具有超强的计算能力，服务于深度学习、科学计算、图形可视化、视频处理多种应用场景。阿里云作为亚太第一的云服务提供商，随时为您提供触手可得的算力，有效缓解计算压力，提升您的业务效率，助您提高企业竞争力。
