函数计算FC可以自己装一个sdxl吗？不用系统自定义

是的，您可以在函数计算 FC 中安装 Sdxl。请参考以下步骤：

1. 创建 Dockerfile 文件，并在其内部包含以下指令：

FROM python:3.7-slim-buster

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    git \
    cmake \
    gcc \
    g++ \
    libpng-dev \
    libjpeg-dev \
    zlib1g-dev \
    libxml2-dev \
    libzip-dev \
    unzip

WORKDIR /app

COPY requirements.txt ./

RUN pip install --upgrade pip

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python"]

1. 将以下 Sdxl 依赖项添加到要求.txt 文件中：

numpy
opencv-python-headless
torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1. 构建镜像，输入以下命令：

docker build -t sdxl .

1. 测试容器是否可运行，输入以下命令：

docker run --rm -it sdxl python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

1. 将镜像推送到您的私有仓库或阿里云仓库中，然后将其作为函数计算 FC 的基础镜像。

在函数计算FC中，你可以自行安装任何你需要的软件或库，包括Stable Diffusion。但是，需要注意的是，这可能会影响到你的应用的部署和运行。

首先，你需要确保你有权限在你的函数计算环境中安装新的软件或库。其次，你需要确保你有足够的存储空间和计算资源来运行这些软件或库。最后，你需要确保你知道如何正确地配置和使用这些软件或库。

如果你决定自己安装Stable Diffusion，我建议你先阅读Stable Diffusion的官方文档，了解其安装和配置的详细信息。