什么是 Google Colab？
当然 Colab 的主要功能当然不止于此，它还为我们提供免费的 GPU，所以综上：Colab = “python版” Google doc + 免费GPU。需要注意的是免费用户的资源使用是有限制的：Colaboratory 简称“Colab”，是Google Research 团队开发的一款产品。 在Colab 中，任何人都可以通过浏览器编写和执行任意Python 代码。 它尤其适合机器学习、数据分析和教育目的。 从技术上来说，Colab 是一种托管式 Jupyter 笔记本服务。
- 有限的实例空间：实例空间的内存和磁盘都是有限制的，如果模型训练的过程中超过了内存或磁盘的限制，那么程序运行就会中断并报错。实例空间内的文件保存不是永久的，当代码执行程序被断开时，实例空间内的所有资源都会被释放
- 有限的连接时间：笔记本连接到代码执行程序的时长是有限制的，这体现在三个方面：如果关闭浏览器，代码执行程序会在短时间内断开而不是在后台继续执行（这个“短时间”大概在几分钟左右，如果只是切换一下wifi之类的操作不会产生任何影响）；如果空闲状态过长（无互动操作或正在执行的代码块），则会立即断开连接；如果连接时长到达上限（免费用户最长连接12小时），也会立刻断开连接。
- 有限的GPU运行时：无论是免费用户还是colab pro用户，每天所能使用的GPU运行时间都是有限的。到达时间上限后，使用GPU的代码执行程序将被立刻断开且用户将被限制在当天继续使用任何形式的GPU。在这种情况下我们只能等待第二天重置。
- ….
2023.04.21 Colab 免费用户限制说明
从推文上看 Colab 似乎限制了免费用户使用和部署 webui：
不过尝试了一下，目前看上去仍然是可用的，可能也取决于 Colab 的资源占用情况。
项目主页
GitHub - camenduru/stable-diffusion-webui-colab: stable diffusion webui colab
项目通过不同的分支来提供不同的脚本和版本：
这里教程是以 Google Drive 版本为例，用 Google Drive 版本的好处是可以将数据持久化存储：
GitHub - camenduru/stable-diffusion-webui-colab at drive
安装
README 下有几个快捷按钮，首先选择第一个 OneTimeInstall & Update。
点进去之后授权使用 Google Drive，然后 “代码执行程序” => “全部运行”：
之后静静等待脚本自动运行结束：
到这里安装完成：
运行
回到 Github 主页，点 Run 前面的按钮：
同理点进去同意 Drive 权限申请，之后“代码执行程序” => “全部运行”：
等待执行完成，Google Colab 会生成一串使用地址：
这里尝试了第一个和最后一个都可以进去：
尝试生成，速度其实不错，512 * 512 Euler a 20步差不多 4~5 秒即可生成：
添加模型
默认脚本只会给你下载 sd 1.5 的模型，添加新的模型可以使用 README 中的第三个按钮
输入模型的下载 URL 和名称，运行即可：
默认下载 Google Drive 相应 stable-difffusion 模型文件下：
参考
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