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。
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