Используем Stable Diffusion на слабом устройстве

Когда речь идет об использовании нейронных сетей на собственном устройстве, мощный компьютер —это неотъемлемая часть процесса. Однако, не у всех есть доступ к высокопроизводительным машинам, которые могут обеспечить достаточную скорость работы и эффективность алгоритмов. В этой статье мы разберемся, как использовать Stable Diffusion на слабом устройстве. А именно, мы рассмотрим возможность запуска SD на серверах Google Colab, которые предоставляют пользователям доступ к мощным вычислительным ресурсам абсолютно бесплатно.

Приступим к реализации:
Первым делом необходимо найти модель, которую Вы планируете использовать в будущем (если вас не интересуют стандартные варианты). Для этого переходим на Hugging Face, используя ссылку и переходим во вкладку «Models»:

В фильтрах, доступных слева указываем «Text-to-image»:

Выбираем интересующую модель, все можно прокликать и посмотреть примеры изображений, сгенерированных на ней:

После того, как Вы нашли интересующую Вас — открываем её страницу и переходим в раздел «Files and versions»:

Находим файл модели с расширением .safetensors/.ckpt и нажимаем правой кнопкой мыши на значок «LFS», соответствующий для неё и копируем адрес ссылки:

Теперь переходи в Google Colab и устанавливаем галочку, указанную на скриншоте ниже. Вставляем ранее скопированную ссылку:

Помимо этого у многих моделей имеются VAE, их можно установить таким же способом, копируем ссылку:

Устанавливаем соответствующую галочку и вставляем ранее скопированные данные. Помимо этого можно загружать Lora и embeddings также:

Когда Вы все настроили, то можно приступать к запуску, нажимаем на значок:

Соглашаемся с выполнением скрипта:

Ожидаем загрузки, пока в консоли не появится сообщение, изображенное на скриншоте ниже. Переходим по публичному URL:

Производим дальнейшие настройки по—желанию, можно воспользоваться ранее опубликованной статьей:

После завершения желательно выключить сеанс, так как присутствует лимит ресурсов в сутки. Для этого повторяем действия со скриншота:

И удаляем текущий сеанс:

На этом все, надеюсь статья оказалась для Вас полезной!