【Stable Diffusion部署至Google Colab】

最新推荐文章于 2025-06-10 14:46:48 发布
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分类专栏： StableDiffusion全栈指南 文章标签： stable diffusion
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Google Colab 中快速搭建带 GPU 加速的 Stable Diffusion WebUI

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
!mkdir /content/drive/MyDrive/sd-webui-files
!pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 -U
!pip install -q xformers==0.0.16
!pip install -q triton==2.0.0
!git clone --depth=1 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git /content/drive/MyDrive/sd-webui-files/stable-diffusion-webui
!wget -nc
最低0.47元/天 解锁文章
在Google Colab上部署稳定扩散（Stable Diffusion）Web UI进行计算机视觉
KtMacos的博客
09-19 231
本文将介绍如何在Google Colab上部署稳定扩散的Web用户界面（UI），以便进行计算机视觉任务的实时演示和交互。在Flask应用程序中，我们需要定义路由和视图函数来处理用户的请求并返回相应的响应。在这个例子中，我们将创建一个路由来处理根URL请求，并定义一个视图函数来渲染一个包含稳定扩散计算机视觉任务的HTML模板。在Colab的输出中，您将看到一个URL链接，点击该链接即可在浏览器中打开稳定扩散Web界面。接下来，我们将定义一个用于处理上传的图像并进行稳定扩散处理的路由和视图函数。
使用Google colab玩转Stable Diffusion
weixin_45787526的博客
03-21 5586
等待连接之后Google colab就开始运行脚本，需要等待约十分钟左右（因为Google Colab 要从云端下载Stable Diffusion模型）,大概十分钟后会出现两个链接，随便选择一个。，选择选择ChilloutMix 模型，只要点击「Stable」就会自动跳到Google Colab 页面。修改相关参数，Sampling method一般改成。进入Google colab页面，点击运行。，Sampling steps一般到。左右，CFG Scale一般到。点击运行后会跳出警告，选择。
尝试 Stable Diffusion（通过Google Colab）
主要记录了工作之余胡乱学习的知识，大部分是入门级别的内容。 主要是为了自己未来有用到时能快速上手，相当于是个备忘录。 当然，也很开心其他人可以从中找到对自己有用的信息。^_^
09-01 7669
学习通过Google Colab使用 Stable Diffusion 生成图像。 主要参考资料：Get Started With Stable Diffusion (Free) in Google Colab for AI Generated Art
【AI绘画】Stable Diffusion免安装在线部署教程
2401_84760322的博客
03-17 1175
它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。DreamStudio： https://beta.dreamstudio.ai/dream 这个DreamStudio测试版需要注册，支持一些参数，但不用排队。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。2、打开后，只有两栏，没有GPU的资源 ，请点击下方。6、重新运行，就能看到运行成功所提供的网址链接。会自动安装相关的套件、模型，然后等待运行完。
使用google colab训练stable diffusion AI模型
ma_jian_ping的专栏
09-22 1196
GoogleColab是一个基于云的编程环境,你可以把它想成是一个云端虚拟服务器，然后Google给你提供了一套开发套件，你可以在里面直接运行python程序或者编写markdown文档，最主要的是你可以直接切换运算核心：CPU或者GPU，并且这一切都是免费的，只需要你拥有一个google账号。默认情况下GoogleColab就像一台没有硬盘的电脑，里面的所有内容都是即时重置的，只在你的这一次会话过程中存在，一旦你退出本次使用，里面的东西会全部被重置。不过我们不用担心，Google。
谷歌Colab云端部署Stable Diffusion 进行绘图
Pancras Wen的博客
04-20 3375
Stable Diffusion在谷歌Colab上面的部署，安装自己想要的模型
AI绘画黑科技Stable Diffusion WebUI在线部署使用教程_谷歌部署stable diffusion
2401_84760527的博客
03-22 910
AI绘画黑科技Stable Diffusion，能够根据文字描述生成精美图像，开源且在消费级GPU上就能运行。Stable Diffusion WebUI是Stable Diffusion的Web版，提供了便捷的WebUI交互界面，部署使用方便，支持中文汉化插件，而且通过Stable Diffusion WebUI可以训练我们自己的模型。还可以在很方便的在Google Colab 直接运行，也可以部署到本地运行。
【AI绘画】如何在Colab安装的Stable Diffusion
mate1357的博客
05-28 915
感兴趣的小伙伴，赠送全套AIGC学习资料，包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程和软件工具，具体看这里。​AIGC技术的未来发展前景广阔，随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也将不断提高。未来，AIGC技术将在游戏和计算领域得到更广泛的应用，使游戏和计算系统具有更高效、更智能、更灵活的特性。同时，AIGC技术也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用，对程序员来说影响至关重要。未来，AIGC技术将继续得到提高，同时也将与人工智能技术紧密结合，在更多的领域得到广泛应用。
Stable Diffusion云端部署安装教程
月流霜的专栏
05-29 2368
Google Drive是由谷歌提供的一项云端存储服务 (以下简称Drive) ，用户可以将自己的照片、视频、文件、压缩包、代码等数据上传至云端进行存储和备份，并且可以随时随地通过互联网访问这些数据。(它的作用相当于把硬盘放到了云端，和百度云盘、阿里云盘一样的作用)我们可以将SD安装到自己的Drive中，方便下次直接运行，也可以将常用的图片、模型等保存在云盘上方便使用。
【Stable Diffusion】Stable Diffusion免安装在线部署教程
Cappuccino Blog
03-28 4140
Satble Diffusion的浏览器在线使用教程
万字长文：Stable Diffusion 保姆级教程
libaiup的博客
11-11 3174
Stable Diffusion是一种潜在扩散模型（Latent Diffusion Model），能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。简单地说，我们只要给出想要的图片的文字描述在提Stable Diffusion就能生成符合你要求的逼真的图像！Stable Diffusion将“图像生成”过程转换为逐渐去除噪声的“扩散”过程，整个过程从随机高斯噪声开始，经过训练逐步去除噪声，直到不再有噪声，最终输出更贴近文本描述的图像。
开源项目：stable-diffusion-colab 使用指南
gitblog_00075的博客
08-24 632
开源项目：stable-diffusion-colab 使用指南 stable-diffusion-colabColab notebook for Stable Diffusion XL Turbo.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-colab 本指南旨在帮助用户快速理解和上手 stable-diffusion-col...
AI 数字绘画 stable-diffusion 保姆级教程
yihanss的博客
01-06 901
如果你是真正有耐心想花功夫学一门技术去改变现状，我可以把这套AI教程无偿分享给你，包含了。
立省千元！Google Colab上的Stable Diffusion安装教程
lb5482464的博客
04-17 3224
只需要在 Google Colab 上安装 Stable Diffusion，就可以在云端运行程序，并且免费获得 16G 的显存。这不仅可以帮你提高计算速度，还可以节省大量的时间和几千元购买GPU的费用。。
可生成高清视频的Stable Diffusion来了！分辨率提升4倍，超分算法来自腾讯，支持Colab在线试玩...
量子位
09-18 2117
明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI免费玩的Stable diffusion，又出新变种了！古典人像丝滑切换，还都是4倍超分辨率水平，细节也就多了亿点点吧，眉毛发丝都根根分明。还能从一盘草莓意大利面，丝滑变成一份蓝莓面。这就是最近在推特上火了Stable Diffusion视频版2.0.它能够通过Real-ESRGAN进行上采样，让生成画面达到4倍超分。要知道，之前Stable Di...
Stable Diffusion WebUI 本地部署指南（Windows 11 + RTX 4060 Ti）
哈士奇是我的信仰~呜哇
06-10 1092
处理: 虚拟环境下找到 \Lib\site-packages\huggingface_hub\constants.py。进入虚拟环境后 pip install cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl。│ └── v1-5-pruned-emaonly.safetensors # 模型文件。Hugging Face 访问不了可以去魔搭社区。重启UI 就可以选中目标模型。问题 分词器下载失败。
精品软件服务合同样书.doc
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06-14
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某计算机机房防雷工程方案.docx
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怎么把Stable Diffusion部署成功
05-08
<think>好的，我需要帮助用户了解如何成功部署Stable Diffusion模型。用户提到了部署指南、教程和常见问题解决方案。首先，我应该整理部署的基本步骤，参考提供的引用内容。 引用[1]和[2]提到了云端和本地的部署方法。用户可能对这两种方式都感兴趣。需要分点说明，比如云端部署的优势和步骤，本地部署的环境准备，比如安装依赖项。引用[2]提到Mac系统需要安装cmake、protobuf等，可能需要详细列出步骤。 然后，常见问题部分需要包括环境配置错误、模型加载失败、显存不足等。引用[3]和[4]提到了模型使用和参数设置，可能相关的问题比如模型格式、依赖项版本冲突。 另外，用户可能需要优化建议，比如使用云计算平台或者模型融合技巧，引用[1]和[3]都有涉及。需要确保回答结构清晰，步骤详细，并覆盖不同操作系统的情况，比如Windows和Mac。 还要检查是否有遗漏的常见问题，比如网络问题导致模型下载失败，或者提示词的使用，引用[4]提到反向词的使用，可能也需要在部署后的使用部分简要提及。 最后，生成的相关问题需要围绕部署后的使用、优化和故障排除，确保覆盖用户可能感兴趣的后续步骤。</think>### Stable Diffusion 部署指南 #### 一、部署方式选择 1. **云端部署**（适合无高性能硬件用户） - 优势：无需本地硬件资源，支持多平台访问，自动管理依赖环境[^1] - 步骤： - 选择云计算平台（如AutoDL、Google Colab） - 创建支持GPU的实例（推荐NVIDIA RTX 30系以上） - 安装Python 3.10+与PyTorch 2.0+ ```bash conda create -n sd_env python=3.10 pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - 克隆Stable Diffusion WebUI仓库并启动： ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui cd stable-diffusion-webui && ./webui.sh --listen ``` 2. **本地部署**（适合长期使用） - **Windows系统**： - 安装Python 3.10+、Git、CUDA 12.1 - 配置虚拟环境避免依赖冲突 - **Mac系统**： ```bash brew install cmake protobuf rust git wget libjpeg # 引用[2] python -m venv sd_venv source sd_venv/bin/activate ``` #### 二、核心组件安装 1. **模型文件加载** - 将`.ckpt`或`.safetensors`格式的模型放入`models/Stable-diffusion`目录[^3] - 推荐基础模型：SDXL 1.0、ChilloutMix 2. **扩展插件** - 常用插件：ControlNet（姿态控制）、ADetailer（面部修复） ```bash cd extensions git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet ``` #### 三、常见问题解决方案 | 问题类型 | 表现 | 解决方法 | |---------|------|----------| | 环境配置 | `Torch not compiled with CUDA` | 检查CUDA与PyTorch版本匹配性 | | 模型加载 | `NaN tensor`错误 | 更新WebUI至最新版本或更换模型文件 | | 显存不足 | `CUDA out of memory` | 添加启动参数：`--medvram --xformers` | | 依赖冲突 | 插件运行异常 | 使用独立虚拟环境部署[^2] | #### 四、部署后优化 1. 启用xFormers加速渲染 ```bash export COMMANDLINE_ARGS="--xformers" ``` 2. 配置模型缓存路径 ```bash python launch.py --ckpt-dir /path/to/checkpoints ``` 3. 定期清理过时扩展插件（建议保留`/extensions`目录备份）
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