Google Colab怎么部署SD 谷歌Colab免费运行Stable Diffusion代码【教学】

可在Google Colab部署Stable Diffusion的五种方法：一、用diffusers+accelerate自动加载精简模型；二、挂载Drive手动加载本地权重；三、运行AUTOMATIC1111 WebUI封装版；四、启用xformers加速降显存；五、结合Drive实现模型与输出持久化。

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如果您希望在 Google Colab 上运行 Stable Diffusion 模型，但尚未配置环境或遇到运行失败、显存不足、依赖缺失等问题，则可能是由于运行时类型未正确设置、模型权重未自动下载、或代码未适配 Colab 的临时文件系统。以下是部署 Stable Diffusion 的多种可行方法：

一、使用 Hugging Face diffusers + accelerate 快速启动

该方法基于官方 diffusers 库，无需手动下载大模型文件，支持自动从 Hugging Face Hub 加载精简版 Stable Diffusion 模型（如 runwayml/stable-diffusion-v1-5），并利用 accelerate 进行显存优化。

1、在 Colab 新建 Notebook，点击「运行时」→「更改运行时类型」，将「硬件加速器」设为 GPU。

2、依次运行以下代码块：

!pip install --quiet diffusers transformers accelerate safetensors torch torchvision

3、执行模型加载与推理代码，注意指定 torch_dtype=torch.float16 以节省显存。

4、生成图像后，使用 from PIL import Image; image.save("output.png") 保存结果，并通过 files.download() 下载到本地。

二、挂载 Google Drive 手动加载本地模型权重

该方法适用于已下载完整模型权重（如 stable-diffusion-v1-5.ckpt 或.safetensors 文件）的用户，可绕过 Hub 下载限速与网络不稳定问题，同时复用已有的 LoRA、ControlNet 等扩展文件。

1、运行 from google.colab import drive; drive.mount('/content/drive') 挂载个人云盘。

2、将模型文件放入 Google Drive 根目录下的 /content/drive/MyDrive/sd_models/ 路径中。

3、在 Colab 中执行 !ln -s /content/drive/MyDrive/sd_models /content/sd_models 创建软链接，便于路径引用。

4、使用 diffusers.DiffusionPipeline.from_single_file 直接加载本地 .ckpt 或 .safetensors 文件，需指定 torch_dtype=torch.float16 和 use_safetensors=True（若为 safetensors 格式）。

三、使用 AUTOMATIC1111 WebUI 的 Colab 封装版本

该方法复现本地 WebUI 交互体验，支持文生图、图生图、Inpainting、模型切换、插件启用等功能，适合需要图形界面操作的用户，底层仍基于 diffusers 或原生 PyTorch 实现。

1、运行 !git clone https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 克隆社区维护的轻量封装仓库。

标签： git go github 谷歌 端口 ai 环境变量 google pytorch 大模型 硬件加速 hugging