GoogleColab部署SD教程：免费运行StableDiffusion指南

今天golang学习网给大家带来了《Google Colab部署SD教程：免费运行Stable Diffusion代码》，其中涉及到的知识点包括等等，无论你是小白还是老手，都适合看一看哦~有好的建议也欢迎大家在评论留言，若是看完有所收获，也希望大家能多多点赞支持呀！一起加油学习~

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。

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。

2、执行 !cd stable-diffusion-webui-colab && bash webui.sh --no-half 启动脚本，禁用半精度可避免部分 GPU 的兼容性报错。

3、等待日志中出现 Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 后，点击 Colab 左侧「显示代理」按钮，选择对应端口链接进入 WebUI。

4、首次加载可能耗时较长，因需自动下载模型、VAE、Embeddings 等组件；后续运行将直接复用缓存。

四、启用 xformers 加速推理并降低显存占用

xformers 是由 Meta 开发的高效注意力库，可显著减少 Stable Diffusion 在 Colab T4/A100 GPU 上的显存峰值，并提升每秒生成步数（it/s），尤其适用于高分辨率输出或批量生成场景。

1、在安装依赖阶段追加命令：!pip install --quiet xformers。

2、加载 pipeline 后立即调用 pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention() 方法（仅对支持的模型结构有效）。

3、若提示 xformers not available，需确认运行时为 GPU 类型且已重启运行时环境。

4、启用后，可通过 pipe.to("cuda") 显式迁移至 GPU，并观察日志中是否出现 Using xformers attention 提示。

五、处理 Colab 运行时中断与模型持久化问题

Colab 免费版运行时会在无活动 90 分钟后自动断开，且所有 /content/ 下文件在会话结束时被清除，导致模型反复下载、进度丢失。该方法通过组合 Google Drive 缓存与检查点保存机制保障连续性。

1、创建持久化目录：!mkdir -p /content/drive/MyDrive/sd_cache /content/drive/MyDrive/sd_outputs。

2、设置环境变量指向缓存路径：import os; os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/content/drive/MyDrive/sd_cache'。

3、在生成循环中定期保存中间图像：if i % 5 == 0: image.save(f'/content/drive/MyDrive/sd_outputs/step_{i}.png')。

4、运行前校验模型是否存在：os.path.exists('/content/drive/MyDrive/sd_models/model.safetensors')，避免重复下载。

今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~