I. 介绍
Stable Diffusion模型（稳定扩散模型）
是一种用于生成式建模的深度学习模型，它使用随机微分方程（SDE）来建模连续时间的动态过程。在图像、声音、文本等各种领域都有广泛的应用。与传统的生成式模型相比，Stable Diffusion模型能够生成更加高质量的样本。其原理是通过对随机微分方程进行离散化，将连续时间的过程转换为离散时间的过程，然后通过反向传播算法进行求解。
Google Colab
是一种基于云端的Jupyter笔记本环境，它提供了免费的GPU和TPU资源，使得深度学习训练变得更加便捷和高效。Colab可以直接在浏览器中运行，不需要单独安装任何软件，用户只需上传自己的代码和数据即可开始训练深度学习模型。Colab所提供的免费GPU和TPU资源，可以大幅缩短训练时间，并且不会消耗本地计算机的性能资源，大大降低了深度学习开发者的成本和门槛。
II. 准备工作
1：一个谷歌账号。注册地址
2：一个github账号。注册地址
3：一个Hugging Face账号。注册地址
III. 拉取Stable_Diffusion_WebUi_Altryne(云版带UI)
初始化
打开Google Colab官网地址
使用你的谷歌账号进行登录，登录后访问下面这个链接导入Jupyter Notebook
https://colab.research.google.com/github/altryne/sd-webui-colab/blob/main/Stable_Diffusion_WebUi_Altryne.ipynb
导入后效果为
如遇无法导入，请配置github账号并给予对应权限。
配置服务器
点击右上角的连接
点击确定，等待连接上
如下图所示出现对于的配置信息就算成功了
配置Token
从目录切换到1-1.4
设置huggingface的token参数，如果你已经注册了账号那么点击此处进入，进入后新增一个token然后复制填入，并勾选download_if_missing
配置Web-ui的密码
从目录中切换到2-2.1设置一个密码。
配置依赖库
将鼠标光标移动到2-2.1后面，点击+代码
复制以下安装的代码并插入
!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 如下图所示
然后点击“代码执行程序”-----“全部运行”
点击仍然运行。
给予访问权限。
账号为 webui，密码如果设置了就是你设置的密码。
登录后就是如下的界面
