Google Colab 快速搭建 Stable Diffusion Webui

概述

Colab 是 Google Research 团队开发的一款产品。 在 Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python 代码。 它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。 从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。 值得注意的是在 colab 中开发不用担心任何配置，免费使用CPU、GPU等本地没有的环境

快速开始

1. 首先，你需要一个谷歌账号以登录谷歌浏览器。
2. 打开 Github：stable-diffusion-webui-colab ，这是一个 GitHub 仓库，里面包含了稳定版本、最新版本以及轻量版本的 Stable Diffusion WebUI 。
3. 找到你想要使用的版本，可以使用快捷键 CTRL+F 搜索，然后输入 anything-v3.0 可以快速定位到具体模型。在定位到模型之后，需要注意 README 中表格前面三列的标签，这些标签分别是 lite 、 stable 和 nightly ，它们分别代表不同的版本。

• lite 版本具有稳定的 WebUI 和稳定的已安装扩展。
• stable 版本具有 ControlNet 、稳定的 WebUI 和稳定的已安装扩展。
• nightly 版本具有 ControlNet 、最新的 WebUI 和每日安装的扩展更新。

1. 点击对应的标签，这里我们选择体验 nightly 版本，然后就会跳转到 Google Colab 代码编辑运行窗口，如下图所示：

1. 点击代码运行窗口左上角的开始按钮，然后就会自动部署。等待大约十分钟左右（最慢），最后会输出四个链接，你可以随便选择其中一个链接，在浏览器中访问即可。这些链接都是临时的，每次使用都需要重新部署。
2. 在访问链接时，你会看到一个 WebUI 界面，这里可以进行 txt2img 、 image2img 等多种 AI 任务的实验。在左侧选择对应任务，输入相关参数，点击运行即可得到结果。在界面右上角还有模型下载、模型保存、模型训练等功能。

总之，使用 Google Colab 快捷部署 Stable Diffusion WebUI 非常方便，你可以在上面进行各种 AI制图任务的实验，并且可以使用自己的模型进行训练和测试。同时，需要注意的是，由于 Colab 上分配的资源都是临时且有限的，在你使用完后请手段关闭，如果不关闭空闲的话也会导致 Colab 分配的 GPU 资源被浪费，届时你的账户就没法体验GPU了。