Docker容器镜像 AI绘图？

当然可以！使用 Docker 容器来运行 AI 绘图工具是一种非常方便的方式，特别是对于像 Stable Diffusion 这类需要复杂依赖的 AI 模型。下面我将为你介绍几种常见的基于 Docker 的 AI 绘图项目，并提供基本的使用方法。

🧠 常见 AI 绘图 Docker 镜像

1. Stable Diffusion Web UI（AUTOMATIC1111）

这是目前最流行的 Stable Diffusion 图形界面，支持多种模型和插件。

📦 Docker 镜像

• x有过往无前
• 第三方构建镜像（官方不提供）：如 ghcr.io/guoyingchen/stable-diffusion-webui 或 registry.gitlab.com/andreibobrov/docker-sd-webui

🐳 使用命令示例：

docker run -it 
  --gpus all 
  -p 7860:7860 
  -v /path/to/models:/models 
  ghcr.io/guoyingchen/stable-diffusion-webui:latest

访问地址：http://localhost:7860

✅ 特点：

• 支持中文提示词
• 插件丰富（ControlNet、Lora 等）
• 可自定义模型路径

2. InvokeAI

另一个功能强大的开源项目，前身是 InvokeAI（原名叫 AIGODLIKE），也提供了 Docker 支持。

🐳 示例命令：

docker run -it 
  --gpus all 
  -p 9090:9090 
  -v /path/to/models:/models 
  invokeai/invokeai:latest

访问地址：http://localhost:9090

3. ComfyUI

适合高级用户和开发者使用的图形化节点式操作界面，非常适合做流程自动化。

🐳 示例命令：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
docker build -t comfyui .
docker run -it --gpus all -p 8188:8188 -v $(pwd)/models:/ComfyUI/models comfyui

访问地址：http://localhost:8188

🛠️ 准备工作

1. 安装 Docker 和 NVIDIA 容器工具（GPU 提速）

Ubuntu 安装步骤：

# 安装 Docker
sudo apt update && sudo apt install docker.io -y

# 安装 NVIDIA Container Toolkit
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) 
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - 
   && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

🎨 总结对比

📝 提示

• 模型文件请放在挂载目录中（如 /path/to/models/Stable-diffusion/）
• 如果没有 GPU，也可以加 --device /dev/dri 启用 CPU 渲染，但速度会慢很多。
• 可以使用 Docker Compose 来简化部署。

如果你告诉我你具体想实现什么（比如生成中文图像、批量绘图、网页服务等），我可以为你定制一个完整的 Docker 部署方案或脚本！

是否需要我帮你写一个完整的 docker-compose.yml 文件？