如我之前介紹的如果需要在云端部署StableDiffusion，需要充值google colab到pro版本，這需要用戶支付一筆不菲的費用，如下圖所示：

這里我推薦使用-saturncloud，按照慣例簡單介紹一下：

Saturncloud是用于構(gòu)建和訓練機器學習模型的平臺。它的主要特點包括:

• 基于Jupyter Notebook的網(wǎng)頁界面,可以在瀏覽器內(nèi)編寫和運行Python代碼。支持常用的機器學習和深度學習庫如PyTorch、TensorFlow等。

• 強大的GPU資源,可以申請配備GPU(如Tesla V100)的虛擬機,加速模型訓練。

• 數(shù)據(jù)集和模型管理功能。可以上傳數(shù)據(jù)集,訓練好的模型可以保存下來,進行版本管理。

• 支持一鍵部署模型為REST API或批量預(yù)測服務(wù)。

• 多用戶協(xié)作支持,可以加入Organization,與團隊成員共享資源和項目。

• 免費層提供一定限額的GPU時間可試用。付費用戶可以獲得更多GPU資源。

• 提供CLI管理工具saturn,可以通過命令行與虛擬機進行交互。

總體來說,Saturncloud是一個專注于機器學習開發(fā)和訓練的云平臺。它簡化了環(huán)境配置,資源管理等問題,用戶可以更加關(guān)注模型構(gòu)建與訓練。適合個人學習和團隊協(xié)作項目。

我們打開它的官網(wǎng)：Saturn Cloud | Your data science cloud environment

點擊join for free，然后可以用自己的谷歌賬號或者github登錄。

左下角能夠看到有150小時的免費額度，直到8月31日。

下面說一下stable-diffusion-webui如何在saturn cloud上部署，點擊GitHub – camenduru/stable-diffusion-webui-saturncloud，如下圖點擊橙色按鈕-run in saturn cloud，做一個云端項目。

點擊start，開啟stablediffusion-webui的云端部署，可能會花費一段時間，請耐心等待。

部署完畢后點擊下方的jupyter lab，如下圖：

這里需要注意的是點擊右上角edit，將硬盤改為40G，免費用戶已經(jīng)可以使用高性能的T4顯卡，相當于NV3090，RAM也同樣達到16GB，非常適合運行stablediffusion。

這里我要說明一點是在edit里面最下方設(shè)置該實例會在1小時后自動關(guān)閉，如有要延遲使用時間仍需升級為pro版本，但對于我們輕度用戶來說確實夠用了。

跳轉(zhuǎn)到新的鏈接后，點擊第一個notebook-python3，

進入notebook界面以后還需要打開github的stablediffusion-webui這個鏈接，復(fù)制代碼至notebook中：

復(fù)制完畢后，點擊上面的運行按鈕，然后耐心等待代碼執(zhí)行完畢，直到出現(xiàn)http://0.0.0.0:8000，然后返回到控制臺。

點擊上面的鏈接，就可以跳轉(zhuǎn)到stablediffusion-webui界面了：

這樣就完成了stablediffusion-webui部署，我們可以在c站-Civitai | Stable Diffusion models, embeddings, LoRAs and more上下載模型在云端嘗試生成了。

下載到本地的模型可以通過這個路徑上傳到云端：/workspace/ui/models/stable-diffusion/

civitai插件支持可以通過下面這個鏈接：GitHub – civitai/sd_civitai_extension: All of the Civitai models inside Automatic 1111 Stable Diffusion Web UI

在下圖粘貼該鏈接后，添加c站擴展：

有條件的小伙伴在線嘗試一下吧~