打破 GPU 限制，低配置电脑上运行 Stable Diffusion：三款 WebUI 服务对比

想象一下，你正努力运行 Stable Diffusion 模型，但你的电脑性能有限，无法满足需求。这时，云端运行 Stable Diffusion 的方式就成了你的不二选择。在这篇文章中，我们将为你介绍三家提供这种服务的平台，帮助你找到最合适的解决方案。

三家平台的对比

1. RunDiffusion

推荐指数：★★★☆☆

• 网址：RunDiffusion
• 优点：RunDiffusion 是一个专注于 Stable Diffusion 模型的平台，支持 ControlNet 控制风格和细节。允许添加自定义模型，最大比例支持 1024 * 1024。
• 缺点：相对高昂的价格，模型数量有限（只有 59 种），生成速度平均需要 5 秒/张图片。

2. Google Colab

推荐指数：★★☆☆☆

• 网址：Google Colab
• 优点：Google Colab 是一个基于云端的 Python 环境，提供了免费和付费的选项，支持多用户同时使用，最大比例支持 2048 * 2048。
• 缺点：付费用户按小时计费，需要自行安装和配置相关库和代码，以及下载和运行模型。生成速度平均需要 10 秒/张图片。

3. Omniinfer

推荐指数：★★★★☆

• 网址：Omniinfer
• 优点：Omniinfer 提供 Stable Diffusion 模型 API，让用户通过简单的调用生成高质量图像。免费额度，支持超过 10000 种模型，允许添加自定义模型，支持 ControlNet 控制风格和细节，最大比例支持 2048 * 2048。
• 缺点：Inpainting 功能目前仍在内测中，暂不可用。

对三家平台的综合评价

综合考虑模型数量、生成速度、价格和易用性等因素，以下是我的建议：

• 如果你更关注模型数量和生成速度，我建议选择 Omniinfer。
• 如果你需要更多服务器和模型的定制化和控制性，那么 RunDiffusion 可能更适合你。
• 如果你考虑免费和扩展性，可以选择 Google Colab。

当然，以上建议仅供参考，你可以根据自己的实际需求来选择最适合你的平台。

结语

希望本文能帮助你克服低配置电脑的限制，利用云端服务轻松运行 Stable Diffusion 模型，快速生成高质量的图像。如果你还有其他问题或需要更多建议，请随时向我们提问。