在Colab上部署camenduru/stable-diffusion-webui完整指南

本文将详细介绍如何在Google Colab环境中部署和运行基于Stable Diffusion的AI绘画工具camenduru/stable-diffusion-webui，这是一个功能丰富的WebUI实现，集成了众多实用扩展。

环境准备与基础配置

首先需要配置Colab环境，执行以下关键步骤：

1. 系统更新与依赖安装：

   • 更新apt包管理器
   • 安装必要的系统依赖：aria2(多线程下载工具)、libcairo2-dev(图形库)、pkg-config和python3-dev

2. Python环境配置：

   • 设置TensorFlow日志级别为1(仅显示错误)
   • 预加载libtcmalloc_minimal.so.4内存分配器以提高性能

3. PyTorch安装：

   • 安装CUDA 11.8版本的PyTorch 2.0.1及相关组件(torchvision、torchaudio等)
   • 安装xformers 0.0.20(注意力机制优化)和triton 2.0.0(PyTorch编译器)

核心组件安装

项目主体基于v2.4版本的stable-diffusion-webui，并集成了多个重要组件：

1. 基础模型与资源：

   • 下载负面提示词embeddings
   • 获取Lora模型资源
   • 安装4x-UltraSharp超分辨率模型

2. 实用脚本：

   • 添加run_n_times.py脚本用于多次运行任务

3. 扩展功能：

   • Deforum动画生成扩展
   • 图片浏览器扩展
   • HuggingFace集成
   • CivitAI模型浏览器
   • 附加网络支持
   • ControlNet控制网络
   • 多种姿势编辑器(2D/3D Openpose)
   • 深度图处理库
   • 隧道连接支持
   • 批量链接处理
   • Catppuccin主题
   • 背景移除功能
   • 双阶段生成
   • 宽高比助手
   • 非对称平铺支持

ControlNet模型全集

该配置包含了完整的ControlNet v1.1模型集，涵盖多种控制类型：

1. 基础控制模型：

   • IP2P(图像提示)
   • Shuffle(图像重组)
   • Canny(边缘检测)
   • Depth(深度图)
   • Inpaint(修复)
   • Lineart(线稿)
   • MLSD(直线检测)
   • NormalBae(法线图)
   • Openpose(姿势)
   • Scribble(涂鸦)
   • Seg(语义分割)
   • SoftEdge(软边缘)
   • Lineart Anime(动漫线稿)
   • Tile(平铺)

2. T2I适配器模型：

   • Style(风格)
   • Sketch(草图)
   • Segmentation(分割)
   • Openpose(姿势)
   • Keypose(关键点)
   • Depth(深度)
   • Color(颜色)
   • Canny(边缘)
   • ZoeDepth(深度估计)

每个ControlNet模型都包含对应的.yaml配置文件，确保功能完整。

高级配置与优化

部署过程中进行了多项优化配置：

1. 环境修复：

   • 重置stable-diffusion-webui及子仓库到干净状态
   • 修复CUDA相关兼容性问题

2. 启动参数优化：

   • 启用xformers加速
   • 允许不安全扩展访问
   • 使用暗色主题
   • 启用Gradio队列
   • 支持多用户并发

3. 模型管理增强：

   • 扩展模型检查点设置，包含VAE和CLIP层设置

使用建议

1. 硬件选择：

   • 推荐使用Colab的GPU环境，特别是T4或A100显卡

2. 模型加载：

   • 通过变量{{modelurl}}和{{modelname}}可自定义加载不同的基础模型
   • 同样支持自定义VAE模型

3. 性能优化：

   • 多线程下载工具aria2确保模型快速加载
   • 内存分配优化减少资源占用

这套配置提供了完整的Stable Diffusion WebUI体验，特别适合想要在云端快速体验AI绘画各种高级功能的用户。通过丰富的扩展支持，用户可以进行图像生成、动画制作、姿势控制等多种创意工作。