王大神探索Stable Diffusion WebUI服务:性能、价格、与易用性对比

在追求高质量图像生成的道路上,Stable Diffusion模型成为了一颗闪亮的明星。然而,对于拥有低配置电脑的用户来说,将其运行起来可能是一项挑战。为了解决这个问题,我们将探讨三家提供Stable Diffusion WebUI服务的平台,分析它们的计费方式、价格模型数量生成速度以及安全性,以帮助您明智地选择最适合您的选项。

一、RunDiffusion

推荐指数:★★★☆☆

网址:RunDiffusion

推荐理由: RunDiffusion专注于Stable Diffusion模型,根据租用服务器的时间和模型的数量进行收费。

优点:

  • 支持使用ControlNet来控制生成图像的风格和细节。
  • 允许开发者添加自己的模型。
  • 最大比例支持1024 * 1024。

缺点:

  • 价格相对较高。
  • 支持的模型数量有限,只有59种。
  • 平均生成速度需要5秒/张图片。

二、Google Colab

推荐指数:★★☆☆☆

网址:Google Colab

推荐理由: Google Colab是一个基于云端的交互式Python环境,允许用户使用Google的计算资源来运行Stable Diffusion模型。

优点:

  • 提供免费和付费选项。
  • 支持多个用户同时使用。
  • 可以利用Google Cloud的资源进行扩展。
  • 最大比例支持2048 * 2048。

缺点:

  • 付费用户按小时计费。
  • 用户需要自己安装和配置相关库和代码。
  • 用户需要自己下载和运行相关模型。
  • 平均生成速度需要10秒/张图片。

三、Omniinfer

推荐指数:★★★★☆

网址:Omniinfer

推荐理由: Omniinfer提供Stable Diffusion模型API,可以通过简单的调用生成高质量的图像。

优点:

  • 每个账户有初始额度,可以免费体验服务。
  • 支持超过10000种Stable Diffusion模型。
  • 允许开发者添加自己的模型。
  • 支持使用ControlNet来控制生成图像的风格和细节。
  • 最大比例支持2048 * 2048。
  • 价格相对较低,按使用次数收费,512 * 512的图每张仅$0.0015。
  • 平均生成速度仅需3秒/张图片。

缺点:

  • Inpainting功能目前还在内测,不可用。

四、总结

综上所述,选择Stable Diffusion WebUI服务时,应根据自身需求和优先考虑的因素做出决策。如果您注重模型数量、生成速度、价格和易用性,Omniinfer可能是最佳选择;如果您需要服务器和模型的定制化和控制性,RunDiffusion可能更适合;如果您考虑免费和扩展性,Google Colab也是一个不错的选择。当然,这些仅代表个人意见,最终决策应根据实际情况和需求来做出。

本文由作者 王大神 原创发布于 大神网的AI博客。

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原文出处:王大神探索Stable Diffusion WebUI服务:性能、价格、与易用性对比

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