I. 介紹
Stable Diffusion模型（穩(wěn)定擴(kuò)散模型）
是一種用于生成式建模的深度學(xué)習(xí)模型，它使用隨機(jī)微分方程（SDE）來(lái)建模連續(xù)時(shí)間的動(dòng)態(tài)過(guò)程。在圖像、聲音、文本等各種領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。與傳統(tǒng)的生成式模型相比，Stable Diffusion模型能夠生成更加高質(zhì)量的樣本。其原理是通過(guò)對(duì)隨機(jī)微分方程進(jìn)行離散化，將連續(xù)時(shí)間的過(guò)程轉(zhuǎn)換為離散時(shí)間的過(guò)程，然后通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行求解。
Google Colab
是一種基于云端的Jupyter筆記本環(huán)境，它提供了免費(fèi)的GPU和TPU資源，使得深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練變得更加便捷和高效。Colab可以直接在瀏覽器中運(yùn)行，不需要單獨(dú)安裝任何軟件，用戶只需上傳自己的代碼和數(shù)據(jù)即可開(kāi)始訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。Colab所提供的免費(fèi)GPU和TPU資源，可以大幅縮短訓(xùn)練時(shí)間，并且不會(huì)消耗本地計(jì)算機(jī)的性能資源，大大降低了深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者的成本和門(mén)檻。
II. 準(zhǔn)備工作
1：一個(gè)谷歌賬號(hào)。注冊(cè)地址
2：一個(gè)github賬號(hào)。注冊(cè)地址
3：一個(gè)Hugging Face賬號(hào)。注冊(cè)地址
III. 拉取Stable_Diffusion_WebUi_Altryne(云版帶UI)
初始化
打開(kāi)Google Colab官網(wǎng)地址
使用你的谷歌賬號(hào)進(jìn)行登錄，登錄后訪問(wèn)下面這個(gè)鏈接導(dǎo)入Jupyter Notebook
https://colab.research.google.com/github/altryne/sd-webui-colab/blob/main/Stable_Diffusion_WebUi_Altryne.ipynb
導(dǎo)入后效果為
如遇無(wú)法導(dǎo)入，請(qǐng)配置github賬號(hào)并給予對(duì)應(yīng)權(quán)限。
配置服務(wù)器
點(diǎn)擊右上角的連接
點(diǎn)擊確定，等待連接上
如下圖所示出現(xiàn)對(duì)于的配置信息就算成功了
配置Token
從目錄切換到1-1.4
設(shè)置huggingface的token參數(shù)，如果你已經(jīng)注冊(cè)了賬號(hào)那么點(diǎn)擊此處進(jìn)入，進(jìn)入后新增一個(gè)token然后復(fù)制填入，并勾選download_if_missing
配置Web-ui的密碼
從目錄中切換到2-2.1設(shè)置一個(gè)密碼。
配置依賴(lài)庫(kù)
將鼠標(biāo)光標(biāo)移動(dòng)到2-2.1后面，點(diǎn)擊+代碼
復(fù)制以下安裝的代碼并插入
!pip install gradio==3.20.1
!pip install k_diffusion
!pip install pynvml
!pip install omegaconf
!pip install pytorch_lightning
!pip install taming-transformers
!pip install taming-transformers-rom1504
!pip install transformers
!pip install pytorch-lightning==1.6.5
如下圖所示
然后點(diǎn)擊“代碼執(zhí)行程序”-----“全部運(yùn)行”
點(diǎn)擊仍然運(yùn)行。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-424002.html
給予訪問(wèn)權(quán)限。
賬號(hào)為 webui，密碼如果設(shè)置了就是你設(shè)置的密碼。
登錄后就是如下的界面
文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-424002.html
到了這里，關(guān)于使用Google Colab免費(fèi)部署屬于自己的Stable Diffusion模型在線服務(wù)的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
