在Colab上部署Stable Diffusion WebUI与Feelyou模型的完整指南

前言

本教程将详细介绍如何在Colab平台上部署Stable Diffusion WebUI，并集成Feelyou模型及其相关扩展组件。这是一个完整的AI图像生成解决方案，特别适合想要体验最新Stable Diffusion技术但缺乏本地高性能硬件的用户。

环境准备

基础环境配置

首先需要设置Colab的工作环境，包括：

1. 更新系统软件包
2. 安装必要的依赖项（如aria2、libcairo2-dev等）
3. 配置内存优化工具libtcmalloc_minimal
4. 设置TensorFlow日志级别以减少冗余输出

这些基础配置确保了后续安装过程的顺利进行，并优化了内存使用效率。

PyTorch环境安装

安装特定版本的PyTorch及相关组件：

• PyTorch 2.0.1 (CUDA 11.8版本)
• TorchVision 0.15.2
• TorchAudio 2.0.2
• XFormers 0.0.20 (用于注意力机制优化)
• Triton 2.0.0 (深度学习编译器)

这些组件为Stable Diffusion提供了必要的深度学习框架支持，并针对GPU加速进行了优化。

Stable Diffusion WebUI安装

核心组件安装

1. 克隆Stable Diffusion WebUI仓库(v2.4分支)
2. 安装负面提示词嵌入(embeddings)
3. 下载LoRA模型(positive)
4. 获取ESRGAN超分辨率模型(4x-UltraSharp)

扩展功能安装

该项目集成了大量实用扩展，极大丰富了WebUI的功能：

1. Deforum扩展：支持创建动画和视频
2. 图像浏览器：方便管理生成的图像
3. CivitAI浏览器：模型管理界面
4. 附加网络：支持多种网络架构
5. ControlNet：高级图像控制功能
6. OpenPose编辑器：姿势控制工具
7. 深度图库：深度相关功能
8. 3D姿势编辑器：三维姿势控制
9. 隧道功能：网络访问优化
10. 批量链接：批量处理工具
11. 主题美化：界面定制
12. 背景移除：图像后处理
13. 双镜头：特殊生成模式
14. 宽高比助手：尺寸调整工具
15. 非对称平铺：纹理生成功能

这些扩展共同构成了一个功能全面的AI图像生成平台。

ControlNet模型配置

ControlNet是Stable Diffusion的重要扩展，提供了对生成过程的精细控制。本配置包含了ControlNet v1.1的完整模型集：

1. 基础控制模型：包括IP2P、Shuffle、Canny、Depth、Inpaint等15种控制类型
2. 适配器模型：包括Style、Sketch、Seg、OpenPose等12种适配器
3. 配置文件：每个模型对应的YAML配置文件

这些模型覆盖了从边缘检测到姿势控制等各种图像生成控制需求。

Feelyou模型集成

1. 下载Feelyou Alpha1模型(safetensors格式)
2. 获取优化的VAE模型(vae-ft-mse-840000-ema-pruned)
3. 将VAE模型重命名为与Feelyou模型配套

Feelyou是一个经过特殊训练的Stable Diffusion变体，能够产生特定风格的图像输出。

系统调整与优化

1. 修改launch.py脚本以自动应用必要的补丁
2. 调整shared.py以支持更多配置选项
3. 修复CUDA相关兼容性问题

这些调整确保了系统在Colab环境下的稳定运行。

启动配置

最终的启动命令包含多项优化参数：

• --listen：允许外部访问
• --xformers：启用内存优化
• --enable-insecure-extension-access：允许所有扩展
• --theme dark：深色主题
• --gradio-queue：启用任务队列
• --multiple：支持多用户

使用建议

1. 硬件选择：建议使用Colab的GPU环境以获得最佳性能
2. 模型切换：WebUI支持在多个模型间快速切换
3. ControlNet使用：根据需求选择合适的控制模型
4. 扩展功能：充分利用各种扩展提升创作效率

总结

这套配置提供了一个功能全面、性能优化的Stable Diffusion WebUI环境，特别适合在云端进行AI图像创作实验。通过集成Feelyou模型和大量实用扩展，用户可以体验到远超基础Stable Diffusion的创作能力。