引言
人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content，简称 AIGC）是当下最火的概念之一。随着 AI 技术的快速发展以及众多开源项目（如Stable Diffusion）的诞生，每个人都可以很轻松且廉价的使用到 AIGC。Serverless是一种云原生开发模式，可使开发人员专注构建和运行应用，而无需关注和管理服务器等底层基础设施及其运维。在本实验场景中，我们将向大家介绍如何基于阿里云Serverless服务函数计算FC部署Stable Diffusion实现文字到图片的生成；以及部署ImageAI 目标检测应用，对现有图片内容进行检测。这是一项接近零基础的教程，其中并不会包含复杂的概念或者深奥的算法，旨在让您轻松便利的体验Serverless架构和AIGC技术。
函数计算
阿里云函数计算是事件驱动的全托管计算服务。通过函数计算，您无需管理服务器等基础设施，只需编写代码并上传。函数计算会为您准备好计算资源，以弹性、可靠的方式运行您的代码，并提供日志查询、性能监控、报警等功能。
产品优势：
产品架构：
Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一种扩散模型（Diffusion Model）的变体，称为“潜在扩散模型”（Latent Diffusion Model），使用这个模型，可以生成包括人脸在内的任何图像。Stable Diffusion 能够根据我们提供的一些提示词以及可以调整的部分参数，通过模型计算生成一张不错的图片。
ImageAI
本节会创建ImageAI目标检测应用，ImageAI是用于图像预测、自定义图像预测、对象检测、视频检测、视频对象跟踪和图像预测训练，本实验会使用ImageAI的图像预测功能，对Stable Diffusion中生成的图片进行预测，ImageAI函数应用在Bucket上传图片后，会自动触发ImageAI 目标检测函数生成图片检测结果。
使用ImageAI进行目标检测非常简单，以下是一个示例代码：
from imageai.Detection import ObjectDetection
# 创建ObjectDetection对象
detector = ObjectDetection()
# 选择要使用的模型
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath("path_to_model")
# 加载模型
detector.loadModel()
# 检测图像中的物体
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image="input.jpg", output_image_path="output.jpg")
# 打印检测结果
for detection in detections:
print(detection["name"], " : ", detection["percentage_probability"])
上述代码首先创建了一个ObjectDetection对象，并选择了要使用的模型（例如YOLOv3）。然后加载模型并调用detectObjectsFromImage方法对输入图像进行目标检测。最后，可以遍历检测结果并打印出每个检测到的物体及其置信度。
除了静态图像，ImageAI还支持对视频和摄像头流进行目标检测。通过类似的方式，可以实现对视频中的物体进行实时检测。
基于函数计算模板部署AI应用实践
进入函数计算控制台，点击应用，或将以下地址复制进远程桌面的浏览器地址栏直接进入：
https://fcnext.console.aliyun.com/applications
选择通过模板创建应用，在热门应用中选择AI数字绘画stable-diffusion自定义模型版，或者可以在右侧搜框通过名称检索找到AI数字绘画stable-diffusion自定义模型版，再点击立即创建。
进入应用选择配置界面，按照以下配置进行部署：
在弹出的创建提醒界面中，勾选已知当前收费项和我已经了解上面的内容，并同意上述描述，然后点击同意并继续部署
点击部署后，会自动跳转至部署界面，然后等待部署完成（大约需要等待2分钟），在部署时也可以查看 日志 观察应用部署情况
等待应用状态显示部署成功时即表示应用已经部署完成，并且可以在WebUI域名栏查看到应用访问地址
在应用详情界面，点击WebUI 域名的应用访问地址，即可自动跳转至WebUI界面（首次访问需要加载几分钟时间，请耐心等待）
加载完成之后，WebUI返回如下页面，表示已成功进入Stable Diffusion WebUI的操作界面。应用已预置了默认的提示词（如下图红框内），可以协助快速生成第一张图片
直接点击右上角生成按钮，在图片生成的过程中，我们可以在页面上看到生成过程的中间图片逐渐变得清晰。同时，也可以通过进度条直观的了解图片生成的进度和预估剩余时间
生成你的自定义图片：可以在文生图的文本框中，填入中文/英文提示词，之后单击右侧的生成按钮即可
提示词就是生成图片的依据，既可以是描述需要生成内容的词，如：girl, sunset, forest 等；也可以是用于是描述图像属性的词，如：best quality, beautiful, masterpiece 等。我们甚至可以通过提示词选择图片生成的视角、光线、画风；人物的姿势、着装、表情；背景的内容等。我们建议加上画风描述词，让图片更加美观，如：Cyberpunk（赛博朋克），shinkai makoto（新海诚），Ghibli Studio（吉卜力），Paul Gauguin（梵高）等等
生成图片后，我们点击图片下方的 保存 按钮，再点击 Download 按钮将图片下载到本地，记录图片保存的位置，图片将在后续步骤中使用。
下载完成后修改图片名称为fc_test.png。
在下载通知条栏中点击在文件夹中显示。
将以下地址复制进远程桌面的浏览器地址栏，进入对象存储OSS的管理控制台：
https://oss.console.aliyun.com/overview
点击Bucket列表，然后点击创建Bucket。
在弹出的创建页面，按照以下配置进行设置：
Bucket创建完成后，我们点击进入Bucket按钮，进入Bucket界面。
在文件列表中，我们点击 新建目录，在弹出新建目录的界面中填入 origin，再点击 确认 完成创建。
再次点击新建目录，在弹出新建目录的界面中填入 result，再点击 确认 完成创建。
将以下地址复制进远程桌面的浏览器地址栏，进入函数计算FC服务控制台：
https://fcnext.console.aliyun.com/applications
点击创建应用，选择通过模板创建应用，在人工智能类别中选择ImageAI 目标检测，或者可以在右侧搜框检索名称找到ImageAI 目标检测，再点击立即创建。
在高级配置中，按照以下配置进行部署：
等待3-5分钟左右，等部署状态显示为 部署成功 表示成功创建应用。
将以下地址复制进远程桌面的浏览器地址栏，进入 函数计算FC 应用列表：
https://fcnext.console.aliyun.com/applications
然后选择并点击我们刚才创建的 ImageAI应用名称，进入应用详情页面。
再点击 访问域名，即可自动跳转至WebUI界面（首次访问需要加载几分钟时间）。
加载完成之后，WebUI返回如下页面，表示已成功进入ImageAI应用的操作界面。
在WebUI界面的，我们点击选择文件，然后选择在Stable Diffusion中生成的图片导入。
图片上传完成后，点击 图像预测 按钮，等待预测完成后，会在图片下方显示5个预测结果，每个结果后面的数字表示相似度，数字越大表示相似度越高。
首先将以下地址复制进远程桌面的浏览器地址栏进入OSS Bucket列表，点击Bucket名称（u-xxx）进入Bucket界面：
在文件列表中，点击 origin目录 进入。
在origin目录中，点击 上传文件。
在上传界面中，点击 扫描文件，选择我们Stable Diffusion生成的图片，然后点击 上传文件 按钮完成上传。
上传完成后，我们点击 文件列表，返回列表界面，再点击 result目录 进入。
进入目录后，我们可以发现，已经自动生成了图片预测结果文件。
点击文件名称，可以预览文件内容，可以查看到图片内容预测的结果。
至此，已完成本实验全部内容。
