Google Colab 快速搭建 Stable Diffusion Webui
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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
- 首先,你需要一个谷歌账号以登录谷歌浏览器。
- 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
。 - 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。
- 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:

- 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。
- 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。
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