Stable Diffusion: توليد صور AI على سيرفرك خطوة بخطوة

ما هو Stable Diffusion؟

Stable Diffusion هو نموذج مفتوح المصدر لتوليد الصور من النصوص. تكتب وصفاً مثل "مبنى مكتبي حديث في الرياض وقت الغروب" وينتج صورة واقعية. الفرق عن DALL-E و Midjourney: أنت تشغّله على سيرفرك، لا اشتراكات، لا قيود على المحتوى، ولا حد لعدد الصور.

النموذج يعمل عبر عملية تسمى "الانتشار" — يبدأ من ضوضاء عشوائية ويزيل الضوضاء تدريجياً حتى تظهر صورة تطابق الوصف النصي.

المتطلبات الأساسية

الحد الأدنى

المكون	المواصفات	ملاحظات
GPU	8 GB VRAM	SDXL يحتاج 8 GB كحد أدنى
المعالج	4 vCPU	لمعالجة الطلبات
الذاكرة	16 GB RAM	النظام + المعالجة
التخزين	50 GB SSD	النماذج + الصور المولدة
النظام	Ubuntu 22.04	مع NVIDIA Drivers

المفضّل

المكون	المواصفات	ملاحظات
GPU	16-24 GB VRAM	صور أعلى جودة وأسرع
المعالج	8 vCPU	معالجة متوازية
الذاكرة	32 GB RAM	نماذج متعددة
التخزين	200 GB SSD	مكتبة نماذج + LoRA

ملاحظة مهمة: Stable Diffusion يحتاج GPU — بدونه، كل صورة تأخذ 5-10 دقائق بدلاً من ثوانٍ.

خيارات الواجهة

الواجهة	المميزات	الأنسب لـ
Automatic1111 (A1111)	الأقدم والأكثر استقراراً، إضافات ضخمة	مستخدمين متقدمين
ComfyUI	واجهة عُقد، مرونة كاملة، أسرع	مطورين ومحترفين
Fooocus	أبسط واجهة، تجربة مثل Midjourney	مبتدئين
SD.Next	فورك محسّن من A1111	من يريد ميزات إضافية

سنستخدم Automatic1111 في هذا الدليل لأنها الأكثر شيوعاً وتوثيقاً.

التثبيت خطوة بخطوة

الخطوة 1: تجهيز النظام

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y python3 python3-pip python3-venv git wget
sudo apt install -y libgl1 libglib2.0-0

الخطوة 2: تثبيت تعريفات NVIDIA

# تحقق من وجود GPU
nvidia-smi

# إذا لم يعمل، ثبّت التعريفات
sudo apt install -y nvidia-driver-535
sudo reboot

الخطوة 3: تثبيت CUDA Toolkit

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install -y cuda-toolkit-12-4

الخطوة 4: تحميل Stable Diffusion WebUI

cd /opt
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

الخطوة 5: تحميل النموذج

cd models/Stable-diffusion

# SDXL 1.0 — النموذج الأساسي المحسّن
wget -O sdxl_base.safetensors \
 "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors"

# SDXL Refiner — لتحسين التفاصيل
wget -O sdxl_refiner.safetensors \
 "https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors"

cd /opt/stable-diffusion-webui

الخطوة 6: التشغيل الأول

./webui.sh --listen --port 7860 --xformers --api

أول تشغيل يحمّل المكتبات المطلوبة — قد يأخذ 10-15 دقيقة.

الخطوة 7: إعداد كخدمة نظام

sudo cat > /etc/systemd/system/sd-webui.service << 'EOF'
[Unit]
Description=Stable Diffusion WebUI
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/opt/stable-diffusion-webui
ExecStart=/opt/stable-diffusion-webui/webui.sh --listen --port 7860 --xformers --api
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable sd-webui
sudo systemctl start sd-webui

إعدادات الأداء

تسريع مع xformers

xformers يقلل استهلاك VRAM ويسرّع التوليد بنسبة 20-30%:

# يُفعّل تلقائياً مع --xformers في أمر التشغيل
# للتحقق من التفعيل، ابحث في السجلات عن:
# "xformers version: ..."

إعدادات VRAM المحدود

إذا VRAM أقل من 8 GB:

./webui.sh --listen --medvram --xformers
# أو لـ 4 GB VRAM:
./webui.sh --listen --lowvram --xformers

تسريع مع VAE

# حمّل VAE المحسّن لـ SDXL
cd models/VAE
wget -O sdxl_vae.safetensors \
 "https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/resolve/main/sdxl_vae.safetensors"

كتابة أوصاف فعالة (Prompting)

هيكل الوصف المثالي

[الموضوع الرئيسي], [التفاصيل], [الأسلوب الفني], [الإضاءة], [الجودة]

أمثلة

صورة معمارية:

modern office building in Riyadh, glass facade, desert landscape,
architectural photography, golden hour lighting, 8k, ultra detailed

صورة منتج:

premium black laptop on minimalist desk, clean white background,
product photography, studio lighting, sharp focus, commercial quality

صورة تقنية:

server room with blue LED lights, rows of rack servers,
data center interior, cinematic lighting, photorealistic, 8k

أوصاف سلبية (Negative Prompts)

ما لا تريده في الصورة:

blurry, low quality, distorted, watermark, text, logo,
deformed, ugly, bad anatomy, bad proportions

إعدادات التوليد الموصى بها

الإعداد	SDXL	SD 1.5
الأبعاد	1024x1024	512x512
الخطوات	25-35	20-30
CFG Scale	7-9	7-8
Sampler	DPM++ 2M Karras	Euler a

استخدام API

import requests
import base64

url = "http://localhost:7860/sdapi/v1/txt2img"

payload = {
 "prompt": "modern Saudi office building, architectural photo, 8k",
 "negative_prompt": "blurry, low quality, watermark",
 "steps": 30,
 "width": 1024,
 "height": 1024,
 "cfg_scale": 7,
 "sampler_name": "DPM++ 2M Karras",
}

response = requests.post(url, json=payload)
image_data = base64.b64decode(response.json["images"][0])

with open("output.png", "wb") as f:
 f.write(image_data)

إضافات مفيدة

الإضافة	الوظيفة
ControlNet	التحكم في تركيب الصورة بناءً على صورة مرجعية
ADetailer	تحسين تفاصيل الوجوه تلقائياً
Ultimate Upscale	تكبير الصور بجودة عالية
Regional Prompter	أوصاف مختلفة لمناطق مختلفة من الصورة

تكلفة التشغيل

مع سيرفر مجهّز بـ GPU على كلاود (cloud.net.sa):

• 1,000 صورة يومياً بدقة 1024x1024 — ممكن بسهولة
• لا تكلفة لكل صورة — الموارد لك
• النماذج مجانية ومفتوحة المصدر
• الاستخدام التجاري مسموح مع معظم النماذج

الخلاصة

Stable Diffusion على سيرفرك الخاص يعطيك مصنع صور بلا حدود. كلاود يوفر سيرفرات جاهزة مع قالب Stable Diffusion — تختار المواصفات، تدفع، وتبدأ التوليد خلال دقائق. بياناتك وصورك تبقى على سيرفرك في الرياض.

---

ابدأ الآن

جاهز تشغّل الذكاء الاصطناعي على سيرفرك؟ اكتشف حلول استضافة AI أو صمم سيرفرك بالمواصفات المطلوبة.