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電腦配置低?這幾家穩(wěn)定擴散WebUI服務大比拼

發(fā)布時間:2024-06-04 14:36:02 瀏覽量:219次

如果你想要一種無需擔心GPU限制,也無需下載模型,快速生成高質量圖片的方法,那么云端運行穩(wěn)定擴散的方式將是一個不錯的選擇。

今天給大家介紹三家提供穩(wěn)定擴散WebUI的平臺,從計費方式、價格、模型數(shù)量、生成速度、安全性等維度進行對比分析,幫助大家更清晰地了解。

一、RunDiffusion

推薦指數(shù):★★★☆☆

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  1. 推薦理由:RunDiffusion是專注于Stable Diffusion模型的平臺,根據(jù)租用服務器的時間和模型數(shù)量收費。
  2. 優(yōu)點:支持使用ControlNet來控制生成圖像的風格和細節(jié),允許開發(fā)者添加自己的模型,最大比例支持1024*1024。
  3. 缺點:價格相對較高,支持的模型數(shù)量有限,只有59種。生成速度平均需要5秒/張圖片。

二、Google Colab

推薦指數(shù):★★☆☆☆

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  1. 推薦理由:Google Colab是基于云端的交互式Python環(huán)境,讓用戶可以使用Google的計算資源運行任何Stable Diffusion模型。
  2. 優(yōu)點:提供免費和付費選項,支持多用戶同時使用,可利用Google Cloud資源擴展,最大比例支持2048*2048。
  3. 缺點:付費用戶按小時計費,需要用戶安裝配置相關庫和代碼,自行下載運行模型。生成速度平均需要10秒/張圖片。

三、Omniinfer

推薦指數(shù):★★★★☆

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  1. 推薦理由:Omniinfer是提供Stable Diffusion模型API的平臺,用戶可通過簡單調用生成高質量圖像。
  2. 優(yōu)點:每個賬戶有初始額度可免費體驗服務,支持超過10000種Stable Diffusion模型,允許開發(fā)者添加自己的模型,支持ControlNet控制生成風格和細節(jié),最大比例支持2048*2048。
  3. 價格相對較低,按使用次數(shù)收費,用戶可靈活控制成本,每張512*512的圖僅需$0.0015,生成速度平均僅需3秒/張圖片。
  4. 缺點:Inpainting目前還在內測,暫不可用。

四、總結

綜上所述,根據(jù)模型數(shù)量、生成速度、價格和易用性考慮,建議使用Omniinfer;若需服務器和模型的定制化和控制性,建議選擇RunDiffusion;若考慮免費和擴展性,推薦使用Google Colab。根據(jù)實際需求選擇最適合自己的服務。

希望本篇文章能對您有所幫助,如有其他疑問,請隨時與我們聯(lián)系。

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