顯卡跑不動AI繪圖？Stable Diffusion WebUI部署至Google Colab教學

如果自己電腦GPU跑不動AI繪圖的話，可以嘗試用Google Colab線上跑Stable Diffusion WebUI，使用「基本上」免費。

用法跟在自己電腦跑Stable Diffusion WebUI一樣，差別是它跑在Google的伺服器，且免費版就能享用性能比RTX3090還高的伺服器GPU，10秒就能算一張圖，還可以拿來訓練模型。

Google Colab有網頁瀏覽器就能用，所以手機也可以操作。

本文講解詳細作法。

0. 關於是否要購買運算單元
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根據 Google Colab官網的說法，此平台是免費使用的，但是免費版要跟人搶資源，且有不定時斷線的風險。

偶爾算幾張圖、訓練小模型是不用花錢買Pro版啦。但如果要是大規模算圖，或是訓練多個自己想要的模型，就得購買運算單元。

另外有些筆記本會要求將模型檔放在你的Google雲端，那麼剩餘空間必須足夠(至少10GB)，否則光下載各種繪圖模型就足以塞爆15GB的免費空間了。

現在你多了一個買Pro版的理由：2023年4月21日，Google Colab的員工在 Twitter說，因為太多人用了，他們將封鎖免費版用戶跑stable-diffuison-webui的權限，一偵測到stable-diffuison-webui字串便會拒絕執行。

因此重度使用下，100%當免費仔是行不通的，得適時加購雲端硬碟空間，還有購買運算單元。

Google Colab的付費方案有三種

第一種是購買運算單元，以量計價(Pay As You Go)，免訂閱。每100個運算單元$10.49美金。

第二種方案是Colab Pro，訂閱制，每個月$10.49美金，可使用100個運算單元。

第三種方案是Colab Pro+，每個月$52.49美金，可使用500個運算單元。

以最便宜的Pay As You Go方案來看，100個運算單元應該夠你算100張圖了。訓練幾個LoRA小模型也是綽綽有餘。

Stable Diffusion WebUI有很多人已經寫好方便使用的筆記本了，通常是一鍵部署，自動下載AUTOMATIC1111製作的WebUI、模型、擴充功能。

本文採用的是camenduru所撰寫的 stable-diffusion-webui-colab筆記本，作者有常常在更新，並且針對各種需求撰寫筆記本，除了繪圖外也能訓練模型。

Linaqruf製作的 kohya-trainer則是專門用來訓練LoRA模型的筆記本。

到 Github，挑選要使用的筆記本，例如畫動漫圖的"Anything V4"，點選左邊的Open in Colab。作者main分支的筆記本都不會佔用雲端儲存空間，一切檔案都是執行時才下載，用完即丟。

或者你也可以選擇 drive分支的筆記本，它會將程式和模型放在你的雲端硬碟，這樣就可以保存上次進度，下次開啟也會比較快。但是以儲存空間作為代價，至少需要10GB空間用來放程式和模型。

點選筆記本後會跳轉到Google Colab的頁面，點選右上角「連線」至伺服器。
點選上方的選單→執行階段→變更執行階段類型，確認目前執行階段是使用GPU計算。
點選左上角，執行儲存格。
接著會部署環境和下載模型，通常5分鐘就跑完了。
頁面往下滑會看到系統輸出。它會顯示一組網址，點選Gradio或者Cloudflare的連結進入WebUI (連結72小時後失效，順帶一提Google Colab免費版最長運作時間為12小時)
進入WebUI後，用法跟本機部署的Stable Diffsusion雷同，也可以裝擴充功能。於是你就可以下提示詞繪圖了。欲切換成亮色界面請將網址dark改成light。

值得注意的是，筆記本作者camenduru有說不必將筆記本複製至自己的雲端硬碟，應使用Github提供的連結版本以確保能自動收到更新。

Google Colab在關閉工作階段(關閉分頁)後會清空資料，為此繪製的圖片要記得右鍵儲存。

按筆記本左邊的資料夾圖示檢視檔案。繪製的圖片會存在stable-diffusion-webui/outputs資料夾下，右鍵儲存圖片。
如果想自行訓練模型，需要上傳訓練資料，那麼也是於stable-diffusion-webui資料夾下新增放檔案的資料夾。例如新增inputdata資料夾，那麼WebUI中要填寫的路徑就是/content/stable-diffusion-webui/inputdata。
筆記本使用完畢記得刪除執行階段。