如何便宜快捷的用上完整版的 Stable Diffusion

作为一个苹果用户，从去年到现在我尝试了很多种 Stable Diffusion 的使用方法，包括但不限于使用colab，国内大厂云服务，各种小工具，mac的本地安装等等……

Stable Diffusion 各大使用方法分析

1、Google colab

价格：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

简单：⭐️⭐️

版本：⭐️⭐️⭐️⭐️

便携：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

这是我最开始接触AI绘画的工具，包月服务，价格从10美金到50美金不等。老实说colab挺便宜的了。但是因为众所周知的原因，它时常掉线，非常不稳定。需要开通境外支付的信用卡才能支付。操作流程也非常繁琐，毕竟这个只是一个针对程序员的工具，对于大量涌入的普通人用户十分不友好。最新版本的使用需要等国外github上好心的程序员配置好笔记分享出来才行。

以及经常性的出bug，去年差不多这个时候为了用上disco diffusion，我一个0代码基础的小白死磕bug真是太痛苦了。

2、大厂云服务

价格：⭐️⭐️

简单：⭐️⭐️

版本：⭐️⭐️

便携：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

具体哪个厂就不分析了，反正现在但凡是个厂都在推自己的云算力平台，但是价格贵不说，社群上也没有colab活跃，操作有时候比colab还麻烦，教程又少，流程跟它差不多还是需要好心的程序员来制作笔记。

3、AI工具整合包

价格：⭐️⭐️⭐️

简单：⭐️⭐️⭐️⭐️

版本：⭐️

便携：⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

其实国内大部分的AI绘画工具都是包了个皮的 Stable Diffusion，现在也有很多AI绘画平台会推出自己的专业版的 SD，可以训练可以使用原生的版本。但是我看了好多个平台，基本上没有完整版的，更别提一些小插件的更新。价格上呢，毕竟相对于批发商的云服务平台，中间商还是需要赚差价的，肯定不会比他们更便宜。

4、MAC 电脑本地安装

价格：⭐️⭐️

简单：⭐️

版本：⭐️

便携：⭐️⭐️⭐️

这是我最不推荐的方式，如果你是一个mac电脑的用户，并且试图尝试在mac本地安装 stable diffusion，那么我劝你现在就放弃吧。一提到这个就很生气，作为一个用了 mac 8年多用户，都快不记得上一次用 pc 是什么感觉了。为了便宜和稳定，还是一次又一次的试图找到苹果电脑的安装方法和教程。

但是很遗憾，并没有。目前所有的方式我都尝试过，mac也是M1的版本。大部分在 Mac 上的SD都是阉割版，运行慢不说还老出bug。真的会谢，劝各位还没尝试的不要浪费宝贵的时间。

5、PC 台式机本地安装

价格：⭐️⭐️⭐️

简单：⭐️⭐️⭐️

版本：⭐️⭐️⭐️⭐️

便携：⭐️

我无数次想过，要不就去买个台式机吧，问了一圈好点的基本上价格都在2~3w，这个价格也很正常，毕竟一块3090就要一万多了。在安装上虽然不是很方便，但是好在网上教程多，而且还有那种可以更新的本地版本。这个最大的问题其实在于便携上，对于要经常外出的人，台式机真的太笨重了。这也是我现在也没有去配置一个台式机的原因。

那么有没有那种又简单又便宜还能用上最新 Stable diffusion 的方法呢？

最近找到了一个叫揽睿星舟的产品是我目前看过的里面最符合要求的。

使用网址：https://www.lanrui-ai.com/

1、价格

一块 3090的每小时算力价格只要1.9，这是我目前看到的国内最低的。

2、简单

官方针对 stable diffusion 做了个快捷版的应用，不需要跟其他云平台一样按照程序员的方式去安装。直接点击安装就可以使用。并且更新的也比较及时。

3、版本完整，更新及时

这是我目前看到的唯一一个能够用非本地安装的方式看到最新版本的controlnet的工具。虽然目前只在基于工作空间的方式可以使用，并且只更新在了北京1。但这是我能用的唯一的途径了，希望官方能够尽快把快捷版本的其它分区也同步更新上。

看到有 Reference only 真的很开心，为什么这么重要可以看这篇文章：一张图替代 LoRa：ControlNet 发布重大更新 Reference Only

之前因为各种原因很难体验上最新版本的 stable diffusion 的新功能和新插件，现在终于找到了一个相对完美的解决方案。

关于配置一个台式机的价格和使用这个云服务的价格我有计算过：

按我目前使用SD的频率，上线也就是每周3天，每天4个小时，也就是一个月48个小时。按照 揽睿星舟上1.9的价格，也就是每个月 91.2 元。一年 1248元。也就是一台3w的电脑我要用24年才跟使用云服务持平。

然而大家也都知道，因为摩尔定律，显卡的性能是逐年增加的，而同时大模型消耗的算力又在迅速的下降。我还记得去年刚开始用 disco diffusion 的时候，colab上顶配的算力都需要5分钟一张图。但是现在只需要几秒。

所以我不会选择购买一个笨重的机器放在家里贬值。更何况还不便携。都不需要展望24年，再过一年，AIGC发展成什么样都很难预估。更轻便短期的使用途径才是最合适的方法。

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最后补一个使用小教程

注册链接：https://www.lanrui-ai.com/register?invitation_code=1881

官方教程：https://paritybit-us.gitbook.io/lan-rui-xing-zhou/yong-hu-shou-ce/zui-jia-shi-jian/stable-diffusion-web-ui-de-zheng-que-da-kai-fang-shi

简单的在应用里使用stable diffusion的教程我就不写了，比较简单，官方的教程里写的挺清楚了。我这里补充的是通过工作空间的方式去使用最新版本controlnet的方法。

注册登录后，在算力市场，选择北京1，选一个3090购买。

点击购买后会跳转到创建工作空间，在运行环境镜像里选择公有镜像，选择others，再选择sd-webui-2.0，V3。

按照下面这个模板填好后点击创建实例。

然后你就进入了工作空间，点击实例名称下面的名称，就进入了工作空间详情。

在工作空间详情里找到 Jupyter ，点击进入。

在下面的页面选择 others 下面的 Terminal。 然后你会看到一个类似 colab 的页面，复制官方教程里的三行代码，然后回车就行。

代码运行完毕后，我们回到工作空间详情，找到复制调试地址，打开它就是stable diffusion 的 web ui。

然后就可以愉快的在上面使用最新版本的 controlnet了，这次更新的controlnet版本是 ControlNet v1.1.176 。不过我咨询了官方客服，他们表示这周就会在快捷应用和其它分区更新最新版本了。

最后放一个 controlnet 最新的 reference only 的小测试。用梵高肖像原图的风格重新绘制一个女性。祝大家玩的开心。