我是林同,加入生财两年,理工男,坐标广州,主业工程管理,爱好健身,有健身粉几万,在做运动健身产品推广,也是工具控,懂点写代码,喜欢偷懒,擅长让工具干活,自己多点时间摸鱼,以下是正文:
- 背景介绍
- Stable Diffusion是目前最火的AI绘图工具,但安装使用对计算机配置有较高要求。
- 在硬件条件不具备的情况下,可以利用云端进行出图。
- google colab提供了云端环境,可以实现免费云端出图。
- AI绘图结果通常不能直接使用,大概30张中选1张能用的,因此需要大量出图,人工筛选。
- 由于colab分配给每个账户的算力有限,无法不断出图。
- 按本文方法可以利用colab和Stable Diffusion实现云端、免费、自动、批量、无限AI画图。
- 部署:Colab云部署Stable Diffusion WebUI
- 自备梯子账户
- 自备google账户
- 登录google账户,通过以下链接,打开笔记,点击运行代码块
- 本colab笔记属于camenduru大神
https://colab.research.google.com/github/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/blob/main/nightly/stable_diffusion_v2_1_base_webui_colab.ipynb
- 可能会弹出对话框,或者人机交互测试,根据提示往下走
- 代码块运作的时候,在下方可看到不断输出
- 期间可能会弹出几次人机交互测试,根据提示操作
- 等待完成资源下载和安装,直到出现几个Public WebUI Colab URL
- 这几个Public WebUI Colab URL就是部署好的Stable Diffusion WebUI操作界面地址,复制到浏览器打开
- 实操:Stable Diffusion 出图实操
下载大底模型
ChilloutMix 是基于亚洲人物训练集训练出来的大底模型,可以生成比较理想的亚洲人物状态
- 点击Civitai选项卡
- Content Type选择Checkpoint
- Search by term打勾
- Search Term输入chilloutmix
- 点击Get List,会从Civita中搜索并加载模型信息
- 在Model中选择chilloutmix
- 在Version中选择最新版本
- 在Model FileName中选择模型名称
- 等待Download Url中出现模型下载地址
- 点击Download Model
- 回到Colab界面,看到下载进度,等待出现Successful Downloaded说明下载完成
下载Lora模型
LoRA模型是一种可以生成出符合指定样式图像的模型,具有速度快、体积小等特点。
- 点击Civitai选项卡
- Content Type选择Lora
- Search by term打勾
- Search Term输入自己喜欢的Lora模型名称
- 点击Get List,会从Civita中搜索并加载模型信息
- 在Model中选择
- 在Version中选择版本
- 在Model FileName中选择模型名称
- 等待Download Url中出现模型下载地址
- 点击Download Model
- 回到Colab界面,看到下载进度,等待出现Successful Downloaded说明下载完成
选择大底模型
- 点击txt2img选项卡
- 点击左上角刷新大底模型
- 在左侧选择刚才下载的ChilloutMix
- 等到界面刷新
选择Lora模型
左下方展开Additional Networks
- Enable打勾启用Lora模型
- 点击Refresh Model刷新模型
- 在Model 1处选择刚才下载的Lora模型
设置参数并出图
- 输入正面提示词
- 输入反面提示词
- 选择采样方法
- 选择步数
- 选择面部修复
- 选择CFG Scale
- 修改长宽
- 点击Generate出图
- 提高:自动、批量、无限出图
如何实现自动出图
使用Colab出图很快,大约30秒-1分钟可以出一张,当把参数设置调试好后,在Generate按钮右键,选择Generate Forever,让程序自动出图
如何找到自动出图的图片
- 回到Colab界面
- 左侧找到文件选项卡
- 图片存放路径在/content/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/出图日期
- 双击某个图片,右侧可以打开预览
如何实现打包下载图片
回到Colab界面
- 点击停止运行Stable Duffusion WebUI代码块
- 点击+代码,新增代码块
- 复制以下代码,粘贴到代码块,把路径修改为自己图片存放路径
- 点击运行代码块,等待下方进度条走完,就自动下载
import os
from google.colab import files
def make_targz_one_by_one(output_filename, source_dir):
tar = tarfile.open(output_filename,"w")
for root,dir_name,files_list in os.walk(source_dir):
for file in files_list:
pathfile = os.path.join(root, file)
tar.add(pathfile)
tar.close()
files.download(output_filename)
#把第二个参数修改为自己图片存放路径
make_targz_one_by_one('neg_tar', '/content/stable-diffusion-webui/outputs/txt2img-images/2023-04-26')
如何实现批量出图
- 电脑安装多款浏览器,如Chrome、Edge、Firefox等
- 每个浏览器登录不同的google账号,同时操作,批量出图
- 也可使用指纹浏览器批量出图
如何实现无限出图
- 每个免费账户每天大概有3-6小时的gpu算力
- 最简单的方法:氪金,升级Colab pro会员,增加可用gpu算力
- 准备大量google账号,或找到靠谱低价渠道购入大量账号
- 等某个账户的gpu算力消耗完,则换号继续
- 按5个浏览器计算,1分钟能出3张图,1小时可以出900张图,够够的了。