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电脑配置低?这几家稳定扩散WebUI服务大比拼
发布时间：2024-06-04 14:36:02 浏览量：219次
如果你想要一种无需担心GPU限制，也无需下载模型，快速生成高质量图片的方法，那么云端运行稳定扩散的方式将是一个不错的选择。
今天给大家介绍三家提供稳定扩散WebUI的平台，从计费方式、价格、模型数量、生成速度、安全性等维度进行对比分析，帮助大家更清晰地了解。
一、RunDiffusion
推荐指数：★★★☆☆
网址：点击咨询
- 推荐理由：RunDiffusion是专注于Stable Diffusion模型的平台，根据租用服务器的时间和模型数量收费。
- 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。生成速度平均需要5秒/张图片。
二、Google Colab
推荐指数：★★☆☆☆
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- 推荐理由：Google Colab是基于云端的交互式Python环境，让用户可以使用Google的计算资源运行任何Stable Diffusion模型。
- 优点：提供免费和付费选项，支持多用户同时使用，可利用Google Cloud资源扩展，最大比例支持2048*2048。
- 缺点：付费用户按小时计费，需要用户安装配置相关库和代码，自行下载运行模型。生成速度平均需要10秒/张图片。
三、Omniinfer
推荐指数：★★★★☆
网址：点击咨询
- 推荐理由：Omniinfer是提供Stable Diffusion模型API的平台，用户可通过简单调用生成高质量图像。
- 优点：每个账户有初始额度可免费体验服务，支持超过10000种Stable Diffusion模型，允许开发者添加自己的模型，支持ControlNet控制生成风格和细节，最大比例支持2048*2048。
- 价格相对较低，按使用次数收费，用户可灵活控制成本，每张512*512的图仅需$0.0015，生成速度平均仅需3秒/张图片。
- 缺点：Inpainting目前还在内测，暂不可用。
四、总结
综上所述，根据模型数量、生成速度、价格和易用性考虑，建议使用Omniinfer；若需服务器和模型的定制化和控制性，建议选择RunDiffusion；若考虑免费和扩展性，推荐使用Google Colab。根据实际需求选择最适合自己的服务。
希望本篇文章能对您有所帮助，如有其他疑问，请随时与我们联系。
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