最近有很多人说下载了novelai插件，但是不知道怎么搭建后端，也就没有办法利用koishi在QQ（或其他平台）搭建属于自己的ai绘画机器人了。
因此在这个帖子中我会向小伙伴介绍几种搭建ai绘画后端的方式，帮助你搭建属于你自己的绘画机器人。
持续更新中
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第一种方式，novelai官网。
值得注意的是，你首先需要注册一个novelai的账号，而且此账号还需要具有点数。
注册和充值的教程可以看这个视频novelai账号注册和充值
novelai提供的会员有三种，分别是10美元、15美元、25美元，其中25美元档次的会员可以会员有效期内无限画图（指定规格），如果是连接画图机器人推荐用可以无限画图这档。
当你准备好一个有点数的机器人账号，你就可以开始部署画图机器人了。这里有一个视频，作者是il，你可以参照上面的流程进行部署，b站视频是koishi连接novelai官网
除此之外，相比于前几个月，现在novelai官网更新了一些新的东西，有兴趣可以去了解一下。
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第二种方式，本地部署，我们这里以b站秋叶的一键包作为例子。
第一部分，关于webui
怎么下载sd-webui一键包，你可以看这个视频秋叶一键包下载和安装
除了sd-webui本体之外，你还需要下载一个启动器，这个启动器也是秋叶发布的，无论你是原生包、秋叶包还是星空包，这个启动器都能帮助你更好地部署画图机器人，启动器的教程在这个视频，秋叶启动器安装
当你把sd-webui部署完毕后，可以打开该启动器，在“高级选项”中勾选“启用api”
如图
确保已经启用api后，启动你的webui
第二部分，关于koishi
如果你像我一样使用秋叶包的话，你启动之后会得到一个网址
通常都是“http://127.0.0.1:7860”
然后回到novelai插件，登录方式改为sd-webui，然后将你前面秋叶给你的网址填到API 服务器地址这里：
最后启动即可
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本地部署的画图后端如何切换模型
首先，确保你的webui模型库真的有多个模型，如果没有，可以在网上下载模型放到
models下的Stable-diffusion文件夹，这里提供一个模型的下载网站，模型下载网站
然后，在插件市场安装一个叫sd-webui的插件
接下来，在服务器地址这一栏填入你webui所在的服务器地址，因为我koishi和webui都部署在同一台电脑，所以我这里输入的也是“http://127.0.0.1:7860”
开启插件后，对koishi输入“切换模型”命令，选择你需要切换的模型即可
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第三种方式，autodl部署
autodl的地址是https://www.autodl.com
第一部分，部署sd-webui
首先，关于如何注册autodl账号和拉取镜像，你可以参考b站小李的这个视频，autodl部署（默认镜像）
我在这里做一些补充，我这里租用的是芜湖区的a5000显卡，所以后面学术加速用的也是芜湖区的学术加速代码
–重要补充！：因为镜像原作者编写文档的时候使用的是RTX 3090显卡，我这里使用a5000显卡可能会出问题，这里推荐你们使用RTX 3090显卡测试
然后镜像是这个下载量最多的镜像，这里有一份帮助文档，你可以在上面找到一些常用的指令
创建完实例，镜像会自动拉取，实例状态是运行中时就说明拉取成功
拉取完毕后，跟着我点击这里第一个按钮，就是jupyter开头那个
进入到这个界面：
这里有很重要的一点，如果没有开启学术加速，可能会报错！！！
所以我们首先在第一行这里，输入我们所在区域的学术加速，我这里是芜湖区的，所以在第一行输入芜湖区的学术加速，然后按回车
export http_proxy=http://192.168.0.91:12798 && export https_proxy=http://192.168.0.91:12798
然后跟我一样，输入这串代码，先更新sd-webui
cd stable-diffusion-webui/
git pull
然后按回车，他会开始自动更新
更新完毕后，这时我发现我的sd此时在我的系统盘，所以接下来我输入这串代码
cd stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru --api --share
在这串代码中，我已经加入了api参数，所以你们如果要接入novelai画图机器人直接套用这个启动代码就可以了。
然后，输入这串代码后按回车
大概等5到10分钟，等他的进度条走完，出现
Running on local URL: http://127.0.0.1:6006
这行就说明加载完成了
最后，我们回到我们的实例界面，打开你的自定义服务，访问他
好了，跳出来这个就是你的autodl画图后端了，恭喜！你实现画图自由了
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鉴于你已经学会在autodl上部署自己的画图后端了，
这里有一些autodl上使用webui的进阶技巧，你可以看一下
1.把sd放到数据盘
因为我们的系统盘只有25G，而我们的数据盘有足足50G，如果我们后期想在autodl上传更多模型，最后是把sd文件夹移动到数据盘为好。
看这张图
上面的autodl-tmp文件夹是数据盘，下面的stable-diffusion-webui文件夹是sd-wehui的主体，我们这是把整个stable-diffusion-webui文件夹移到autodl-tmp文件夹内，此时sd-webui的路径也就变成了
/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/
因此，我们的启动代码也要随之发生改变，变成
cd /root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/
rm -rf outputs && ln -s /root/autodl-tmp outputs
python launch.py --disable-safe-unpickle --port=6006 --deepdanbooru --api --share
还有一点就是，在移动文件夹之前，你需要先用
Ctrl+c
把webui关闭先
2.连接到koishi机器人
还记得在自定义服务那里autodl给了我们一个地址吗，像这样的
http://region-8.seetacloud.com:50472/
然后我们在登录方式这里选择sd-webui，然后将这个网址粘贴进去
重启novelai插件，你发现koishi连接上你在云端部署的画图后端了
（不愧是3090，出图真快）
3.更换模型
- 1 通过实例监控进入公网网盘界面
3.2 设置你的访问密码
3.4 扫码添加网盘（推荐阿里网盘）
3.5 把你阿里云盘上的模型下载到服务器（一般是下载到数据盘），我这里用2G的momoko-e 模型做示范
3.6 把刚刚下载完成的模型移到放模型的文件夹，这里一般默认是
stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
如果放在数据盘则是
/root/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
3.7 重启 webui，把模型切换为我们刚刚下载的那个模型
可以看到，koishi这里的模型已经变了
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重要补充
考虑到小伙伴在autodl搭建会遇到很多问题，想要找人请教，如果有一个答疑的地方再好不过，所以我这里更推荐小李修改过后的镜像，这个up更新了一系列云端部署webui的视频，几乎你遇到的问题都能在他的评论区找到答案，同时up主小李也有一个粉丝交流群，你可以在该up主的b站主页找到群号并加入，视频教程在AI绘画云端部署全流程教程
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哇 好详细的教程！之前自己操作就只到安装使用，更换模型这些操作都没用过也不太懂 看了这篇教程以后感觉有方向了！强烈支持！
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如何接入qq可以看其他教程，这里只教如何搭建画图后端
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顶一下
这里是小尾巴
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现在已经实现无魔法注册kaggle账号了，近期也会更新关于kaggle搭建webui的内容
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风吟赛高紫薯布丁
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常看常新！紫薯布丁！
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后续计划：使用kaggle或Colab搭建后端，有想看的在这里留个言
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有没有办法把我colab里搭的stable diffusion接进来呀？蹲个教程
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和 autodl 应该差不多吧，搭好之后在 koishi 里接入 colab 搭好的 API 就可以了
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现在云端搭建ai后端的方式多了好多，等我不忙了在这个教程补充上去
（才不是鸽呢）
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论坛给我在下面显示（推送？）了这篇文
为什么呢？ 
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