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Stable Diffusion on NAS：打造私人 AI 绘画工作室

群晖 NAS 不仅仅是存照片的，它完全可以成为你的私人 AI 绘画服务器。虽然大多数 NAS 没有强劲的独立显卡，但通过合理的配置和优化，我们依然可以运行 Stable Diffusion，或者将其作为高性能 PC 的模型仓库。

本指南将介绍两种方案： 1. NAS 直跑方案：适合拥有 DVA 系列（带显卡）或高性能 CPU 机型的用户。 2. 存储分离方案：适合普通 NAS 用户，NAS 存模型，PC 跑计算。

方案一：NAS 直跑 (Docker 部署)

1. 硬件要求

  • CPU：必须支持 AVX2 指令集（J4125, N5105, AMD Ryzen 等）。
  • 内存：至少 16GB（SDXL 模型极其吃内存）。
  • 显卡 (可选)：
    • NVIDIA 显卡：支持 DVA3221 或 PCIe 扩展卡，速度快。
    • 无显卡 (CPU 模式)：速度较慢（生成一张图约 1-5 分钟），但可用。

2. 部署 Stable Diffusion WebUI (Automatic1111)

我们将使用 Docker 部署最流行的 SD WebUI。

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  sd-webui:
    image: universityofwa/stable-diffusion-webui:latest
    container_name: sd-webui
    ports:
      - "7860:7860"
    volumes:
      - /volume1/docker/sd-webui/data:/data
      - /volume1/docker/sd-webui/outputs:/output
      - /volume1/docker/sd-webui/models:/models
    environment:
      - CLI_ARGS=--listen --api --no-half --precision full --skip-torch-cuda-test
    # 如果你有 NVIDIA 显卡，请取消下方注释并删除上面的 CLI_ARGS
    # deploy:
    #   resources:
    #     reservations:
    #       devices:
    #         - driver: nvidia
    #           count: 1
    #           capabilities: [gpu]
    # environment:
    #   - CLI_ARGS=--listen --api
    restart: unless-stopped
  • CLI_ARGS 说明：
    • --listen：允许局域网访问。
    • --no-half / --precision full：CPU 模式下必须开启，防止精度错误。
    • --skip-torch-cuda-test：CPU 模式下跳过显卡检测。

3. 模型管理

Docker 启动后，你需要下载模型文件（.safetensors）放入 /volume1/docker/sd-webui/models/Stable-diffusion 目录。

  • 推荐模型：
    • DreamShaper (通用性好)
    • ChilloutMix (真人质感)
    • SDXL Turbo (速度极快，适合 CPU 用户尝试)

方案二：ComfyUI (轻量级/工作流)

相比 WebUI，ComfyUI 资源占用更低，启动更快，且支持节点式工作流。

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  comfyui:
    image: yanwk/comfyui-boot:cpu  # CPU 版本，N卡用户请换成 latest
    container_name: comfyui
    ports:
      - "8188:8188"
    volumes:
      - /volume1/docker/comfyui/storage:/root/ComfyUI/output
      - /volume1/docker/comfyui/models:/root/ComfyUI/models
    restart: always

方案三：NAS 作为模型仓库 (最推荐)

对于大多数使用 J4125/N5105 的用户，NAS 跑图实在太慢。更高效的方案是：PC 跑图，NAS 存图和模型。

痛点

一张 SDXL 模型 6GB，加上各种 LoRA、ControlNet，轻松占用 500GB 空间。你的 MacBook 或 PC 硬盘很快就红了。

我们把 WebUI/ComfyUI 的 models 文件夹映射到 NAS。

Windows 步骤

  1. 在 NAS 创建共享文件夹 /volume1/AI_Models。
  2. 在 Windows 上挂载为 Z: 盘。
  3. 删除本地 WebUI 的 models 文件夹。
  4. 以管理员身份打开 CMD： 
    mklink /D "C:\sd-webui\models" "Z:\models"

macOS 步骤

  1. 挂载 NAS 到 /Volumes/AI_Models。
  2. 终端运行： 
    ln -s /Volumes/AI_Models/models ~/sd-webui/models

优势

  • 无限空间：随便下载 Civitai 上的模型，不用担心塞满电脑。
  • 多端同步：台式机和笔记本共享同一套模型库，无需重复下载。
  • 自动归档：生成的图片直接存入 NAS，配合 Synology Photos 管理和展示。

4. 远程访问与 API 调用

如果你在 NAS 上成功部署了 SD (方案一/二)，你可以通过 Tailscale 实现远程画图。

  1. 手机连接 Tailscale。
  2. 浏览器访问 http://nas-ip:7860。
  3. 配合 iOS 快捷指令：
    • SD WebUI 开启 --api 参数。
    • 使用 iOS 快捷指令调用 NAS 上的 SD API，实现“Siri，帮我画一只猫”。

总结

  • 高性能 NAS：直接 Docker 跑 ComfyUI，享受 24 小时在线的 AI 绘画服务。
  • 普通 NAS：做完美的模型仓库和产出物归档中心，让算力回归 PC。