本地电脑带不动AI绘画？SD部署至谷歌云端教程

　　如果自己电脑GPU跑不动AI绘画的話，可以尝试用Google Colab云端跑Stable Diffusion WebUI，使用基本上免费。
　　stable-diffusion不再解释，当下火热的AI画图项目
　　Colab 是谷歌提供的一种托管式 Jupyter 笔记本服务，只需要知道可以白piao他家的gpu即可。
　　准备工作
　　Windows+chromium内核浏览器
　　因为是谷歌的服务，所以自行配置好网络环境，保正能上谷歌即可。
　　【注意】断开后Colab将不能运行
　　提前登录谷歌账号；GitHub账号；GoogleDrive
　　提前下载
　　https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/blob/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt
　　将其上传至GoogleDrive根目录（最好复制一份作为备份）
　　收藏并以GitHub登录https://civitai.com/
　　以便后续使用（开启NSFW，找提示词等）
　　stable-diffusion_webui使用的是这个项目【以下简称SDwebui】
　　https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab
　　个人现在使用的是这个
　　https://colab.research.google.com/github/camenduru/stable-diffusion-webui-colab/blob/main/stable/stable_diffusion_v2_1_webui_colab.ipynb
　　准备工作完毕，开始搭建环境
　　打开colab（上面的那个链接）和civitai
　　此时应该是这样的，不要着急运行，点左边的文件夹打开
　　接着点上面的装载谷歌云端硬盘
　　将滑块（有两层，最外层）拉到最下方，点上移单元格，然后执行
　　执行后会弹出一个验证，连接到谷歌云盘。
　　验证后点文件下面的刷新按钮（不是刷新网页）
　　等待片刻，就会出现drive的目录，将开始上传的VAE拖拽到SD的VAE目录（移动）
　　最后点击运行这个单元格开始安装相关依赖和程序
　　经过漫长的等待，最后会生成几个网址，指向本次搭的SD服务
　　[当然是建议https]
　　开始使用
　　点开刚生成的任意一个链接（不建议多人使用）
　　[搭建成功应该是这样]
　　先加载SD VAE，刚我们从谷歌盘拉过来的那个。
　　【注意】没有的话点旁边的刷新
　　接着我们打开civitai，找个喜欢的模型，比如ChilloutMix，如果你看不到说明没有登录，里面含有NSFW内容，默认是不给显示的。
　　复制这个名称回到SDwebui，在Civitai按照图示依次完成搜索到下载，注意中间有进度条要等待，开始下载后在colab后台能看到进度。
　　（这个模型看你自己需要来决定是否备份到谷歌云盘，停止程序后可以使用copy命令完成备份，在我看来谷歌盘要快得多）
　　又是经过漫长的等待，回到SDwebui的主界面，与配置SD VAE一样，载入下载好的主模型（checkpoint）
　　如此一来就可以开始我们的绘图之旅
　　开始绘图
　　先熟悉主界面的几个功能
　　txt2img 文生图
　　img2img 图生图，好处是有一定的可控性，比如色彩比如构图
　　image Browser 图片浏览（已经完成的图片）
　　Extras 通常执行批量ai放大
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　　CivitAi 模型站
　　Hugging Face 需要token，可以直接从上面下开头那个VAE
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　　Setting 设置
　　Extensions 插件
　　Train 训练
　　流程：
　　打开CivitAi找喜欢的模型，载入到SDwebui中，紧接着在模型下方的展示页面里，物色几张好看的图，点入右下角找提示词
　　将刚刚的Prompt和Negative Prompt填入框中，Prompt为想要的关键词，Negative Prompt为不想要的关键词。
　　根据需要选择适当的method，steps，CFG以及尺寸。
　　这里注意尺寸越大速度越慢，并且后续会执行ai放大，建议设置为1500以内，需要快速出图的，请设置在1000以内，并控制步数在20左右。
　　最后点击generate生成就可以了
　　同样的，可以在colab后台看到进度
　　完成后，继续点击send to img2img进行放大
　　依次在底部script选择SD upscale，根据需要调整下方的Scale Factor（2即为两倍放大）
　　Upscaler建议勾选R-ESRGAN 4x+，其余参数请自行尝试。
　　上方的Denoising strength建议根据模型调整至适当的值，有说法值越高，程序参与改动越多，比如破图。
　　最后点击生成，等待结果
　　【非常重要】过高的尺寸将大幅提升计算时间，甚至造成绘图失败
　　Lora的使用
　　简单解释下，一般几种模型可以这么理解：checkpoint为主模型，决定整张图的艺术风格，VAE相当于配色影响图片质感。而Lora则可以当作辅助模型，它可以是雷电将军，也可以是八重樱，可以是奥特曼，也可以是孙悟空，记录了素材的特征，根据这些特征以checkpoint的艺术风格生成图片。
　　并且Lora是可以自己训练的，难度不高。
　　同样，我们需要去CivitAi找喜欢的Lora模型，复制名称回到SDwebui，和checkpoint一样，务必在搜索之前勾选Lora
　　回到主界面，在下方点开Additional Networks，刷新模型，直接第一个模型下拉找到刚下好的Lora（没有说明你没下好），选中后务必勾选Enable。
　　如法炮制，仅供参考