介绍 Stable-Diffusion-v1-5 镜像的部署与使用。该镜像提供开箱即用的 Web 界面，内置 Supervisor 守护进程实现服务崩溃后的自动恢复。内容涵盖核心功能、部署步骤、提示词技巧、参数解析及故障排查，适合快速搭建稳定 AI 绘画环境的用户。
想体验经典 SD1.5 文生图的魅力，又不想折腾复杂的本地部署？本文介绍一个开箱即用的解决方案——Stable-Diffusion-v1-5 镜像。它具备零配置、Web 界面及服务自动恢复的特点。
对于刚接触 AI 绘画的朋友来说，这很友好。你不用去研究 Python 环境、模型下载、依赖冲突这些让人头疼的问题。这个镜像已经把一切都打包好了，你只需要启动它，打开浏览器，就能开始你的创作。
本文将指导你从零开始，部署和使用这个镜像，并重点讲解它内置的'Supervisor 守护进程'是如何确保服务稳定运行的。
在动手之前，我们先快速了解一下这个镜像到底能做什么，以及它有哪些吸引人的地方。
Stable-Diffusion-v1-5 镜像，简单说，就是一个封装好的、可以直接运行的 SD1.5 模型环境。SD1.5 虽然已经不是最新版本，但它在通用图像生成、创意草图构思和特定风格化出图方面，依然非常强大和稳定，是很多创作者和开发者的'老朋友'。
它的核心功能很纯粹：文本生成图片。你输入一段文字描述，它就能生成对应的图像。除此之外，它还支持几个关键特性：
这个镜像之所以推荐，主要在于它的设计充分考虑了易用性和稳定性：
简单来说，它把'部署、使用、维护'这三个环节的难度都降到了最低。
接下来，我们进入实战环节。假设你已经获取了这个镜像并在云平台或本地服务器上启动了容器实例。
实例运行后，你需要找到 Web 界面的访问地址。通常，它会是一个固定的格式：
http://<服务器 IP>:7860
你需要将 <服务器 IP> 替换成你实际服务器的 IP 地址。这个地址指向了容器内部开放的 7860 端口，这也是 Stable Diffusion WebUI 最常用的端口。
在浏览器中输入上述地址，稍等片刻（首次加载可能需要一点时间初始化），你就会看到熟悉的 Stable Diffusion WebUI 界面。
界面主要分为三个区域：
看到这个界面，就意味着你的 SD1.5 服务已经成功跑起来了！
服务有了，怎么才能让它画出你想要的图呢？关键就在于'提示词'和'参数'。
第一条，也是最重要的一条：请尽量使用英文提示词。 SD1.5 模型对英文语义的理解能力远远强于中文。使用中文提示词可能会导致内容偏差、细节丢失或风格不稳定。
如果你必须使用中文概念，建议的策略是：
一个结构清晰的英文提示词通常包含以下要素，按顺序排列效果更好：
[主体描述], [场景/背景], [艺术风格], [画质/细节], [镜头/光照]
举个例子，如果你想画一张'雨中街道上的红色复古汽车，电影感'的图片，可以这样写：
a red vintage car on a rainy street, cinematic lighting, ultra detailed, 35mm film
在'Negative Prompt'框里，可以填写一些通用负面词来提升基础质量，例如：lowres, blurry, bad anatomy, extra fingers, ugly。
界面上的几个参数决定了图像的细节和风格：
| 参数名 | 它是什么？ | 怎么设置？ |
|---|---|---|
| Steps | 采样步数。可以理解为绘画的'细致程度'。步数越多，细节可能越丰富，但生成时间也越长。 | 20-30 是一个甜点区间。低于 20 可能细节不足，高于 30 收益递减且耗时增加。 |
| Guidance Scale | 提示词引导强度。数值越大，模型越严格遵守你的提示词；数值过高，图像可能显得生硬、失真。 | 7.5 左右是常用起点。可以在 6.5-8.5 之间微调，寻找清晰度与创意性的平衡。 |
| Width & Height | 生成图片的分辨率。长宽越大，图片越清晰，但显存消耗也越大，速度越慢。 | 建议设置为 64 的倍数（如 512x512, 512x768, 768x768）。SD1.5 在 512x512 上训练最多，这个尺寸效果最稳定。 |
| Seed | 随机种子。这是复现结果的钥匙。 | -1 表示每次随机。当你生成一张满意的图时，记下这里的种子值，下次填入相同的值，并保持其他参数不变，就能复现它。 |
设置好这些后，点击'Generate'按钮，等待几十秒，你的第一幅 AI 作品就会出现在右侧。
生成成功后，右侧区域会显示图片，并且通常会有一个'Parameters'或类似区域，展示本次生成的所有信息，例如：
{ "prompt": "a red vintage car on a rainy street, cinematic lighting", "negative_prompt": "lowres, blurry", "steps": 25, "guidance_scale": 7.5, "width": 512, "height": 512, "seed": 123456789 }
请务必保存好这些信息！ 这是你复现作品的唯一凭证。下次生成时，将这些参数原封不动地填入对应输入框，就能得到完全相同的图片。
现在我们来深入看看这个镜像最贴心的功能——Supervisor 自动恢复。这功能保证了你的创作环境'永不停机'。
你可以把 Supervisor 想象成一个尽职尽责的'服务管家'。它的任务就是监控你指定的程序（在这里就是 SD WebUI 服务），确保它一直运行。如果程序崩溃、意外退出，管家会立刻察觉到，并自动重新启动它，无需你手动干预。
虽然服务是自动运行的，但我们有时也需要手动查看状态或干预。通过 SSH 连接到你的容器或服务器，可以使用以下命令：
# 查看 SD 服务的当前状态
supervisorctl status sd15-archive-web
# 如果页面访问异常，可以手动重启服务
supervisorctl restart sd15-archive-web
# 查看服务的运行日志，排查错误
tail -100 /root/workspace/sd15-archive-web.log
# 检查 7860 端口是否被正确监听
ss -ltnp | grep 7860
运行 supervisorctl status 命令，你可能会看到类似这样的输出：
sd15-archive-web RUNNING pid 12345, uptime 5 days, 10:15:22
RUNNING 状态表示一切正常。如果显示 FATAL 或 STOPPED，Supervisor 通常会尝试自动重启它，你也可以用 restart 命令手动重启。
在没有 Supervisor 的情况下，如果 Web 服务进程因为内存溢出、未知错误等原因崩溃，那么你的服务就彻底停止了，直到你下次登录发现无法访问，再手动去重启它。这对于需要长期提供服务的场景来说是不可接受的。
而有了 Supervisor 的守护：
即使服务再稳定，也可能会遇到一些小问题。这里汇总了几个常见情况及其解决方法。
Q1: 我用了中文提示词，为什么生成的图怪怪的，或者完全不是我想要的？ A1: 正如前文强调，这是 SD1.5 模型本身的特性，它对英文的训练更充分。解决方案：请务必使用英文提示词。可以先用翻译工具将你的想法转化为英文，效果会稳定得多。
Q2: 我用了英文提示词，参数也调了，但生成的内容还是不够精准怎么办？ A2: 生成不精准可能涉及多个因素。可以按以下步骤排查：
12345），排除随机性的干扰。Guidance Scale（如从 7.5 调到 8.0 或 8.5），让模型更'听话'。Steps 提高到 25-30，给模型更多'思考'时间。Q3: 浏览器打不开 Web 界面了，怎么办？ A3: 请按顺序排查：
supervisorctl restart sd15-archive-web 尝试重启服务。ss -ltnp | grep 7860 检查 7860 端口是否处于'LISTEN'监听状态。tail -100 /root/workspace/sd15-archive-web.log，看是否有明显的错误信息。Q4: 如何完美复现之前生成过的一张图片？ A4: 确保以下所有参数与之前生成时完全一致：
只要有一个参数不同，生成的图片就会不一样。
通过本文的实战介绍，你应该已经掌握了 Stable-Diffusion-v1-5 镜像的完整使用流程。我们来回顾一下重点：
这个镜像非常适合以下人群：
现在，你可以尽情发挥创意，让经典的 SD1.5 模型为你创造出惊艳的图像了。记住，AI 绘画是一个'对话'的过程，多尝试、多调整，你会越来越熟练地与模型协作。
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