stable-diffusion-webui-colab

一键在浏览器中免费运行 Stable Diffusion，无需显卡。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 2602 🐛 待处理 37 👀 关注 196
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 15891
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，提供 Colab 笔记本，用户自行部署运行，完全免费。

项目预览

stable-diffusion-webui-colab 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队camenduru
GitHubhttps://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供 Colab 笔记本，用户自行部署运行，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Unlicense
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai,ai-art,colab,colab-notebook,colaboratory,deep-learning,dreambooth,gradio,image-generation,img2img,lora,pytorch,stable-diffusion,stable-diffusion-web-ui,stable-diffusion-webui,t2v,text2video,texttovideo,txt2img
GitHub 星标★ 15891
上线时间2022-10-05 00:00:00
代码更新2025-12-16
仓库体积46.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

stable-diffusion-webui-colab 是一个基于 Google Colab 的 Stable Diffusion WebUI 一键部署方案。它解决了普通用户因本地显卡性能不足或环境配置复杂而无法使用 Stable Diffusion 的问题，通过提供预配置的 Colab 笔记本，让用户无需安装任何软件，只需在浏览器中打开即可免费或低成本地使用强大的 AI 图像生成能力。核心能力包括：支持 txt2img（文生图）、img2img（图生图）、Inpainting（修复）、Outpainting（扩展）等基础功能；集成 Dreambooth、LoRA 等模型微调技术，方便用户训练个性化模型；提供 Gradio 交互界面，操作直观；支持多种模型切换和参数调整，满足不同创作需求。该项目极大降低了 AI 绘画的门槛，适合初学者快速体验和创作者灵活使用。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 15891

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：云服务 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

  • 一个 Google 账号（用于打开并运行 Google Colab 笔记本）
  • 可正常访问 Google Colab 与 GitHub 的浏览器环境
  • 无需本地显卡，全部计算在 Colab 云端完成
  • 如需训练或保存到云盘，需准备对应的 Google Drive 空间

安装与启动步骤

  1. 1选择要用的笔记本

    打开 GitHub 仓库页面，在 README 的 Colab 表格中按 lite / stable / nightly 选择一列，点击对应的 Colab 按钮打开笔记本。

  2. 2切换到需要的分支

    训练 DreamBooth/LoRA 选 training 分支，安装最新版+ControlNet 到 Google Drive 选 drive 分支，社区版选 community 分支。

    git clone -b training https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab

  3. 3在 Colab 中运行单元格

    笔记本打开后按顺序从上到下运行单元格，它会自动安装依赖并下载模型，中途弹出授权提示时按需允许。

  4. 4打开 WebUI 界面

    当单元格打印出公网访问链接时，点击该链接即可进入 WebUI，使用 txt2img、img2img、Inpainting 等功能。

  5. 5可选 Docker 方案

    如果不想用 Colab，README 指向独立的 Docker 仓库，克隆后按该仓库自身说明构建运行。

    git clone https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-docker

关键配置

配置项必填说明示例
HuggingFace Token否README 表格中有 Token 列，部分模型页面需要授权，需自备访问令牌。hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

如何确认成功

Colab 单元格运行结束后会输出 WebUI 的公网链接，浏览器打开能显示 txt2img 界面即部署成功。

常见问题

Q：这个仓库还在更新吗？

A：README 顶部明确说明仓库已过时且不再更新，建议改用作者的新项目 https://github.com/camenduru/TostUI。

Q：lite、stable、nightly 有什么区别？

A：lite 是稳定的 WebUI 加稳定扩展；stable 额外包含 ControlNet v1.1；nightly 使用 PyTorch 2.0 的最新 WebUI，扩展每日更新。

Q：怎么用 DreamBooth 和 LoRA 训练器？

A：切换到 training 分支，或在该分支下查看对应说明。

Q：怎么把最新版和 ControlNet 装到 Google Drive？

A：切换到 drive 分支，或在该分支下按说明操作。

Q：需要本地显卡吗？

A：不需要，运行环境是 Google Colab 云端，用户只需浏览器即可。

注意事项

  • 本项目已停止更新，README 推荐迁移到 TostUI 项目。
  • README 未给出具体安装命令，实际步骤请以各分支笔记本内容为准。
  • Colab 免费额度有限，长时间运行可能被断开，注意及时保存结果。
  • Docker 部署方式在单独的 stable-diffusion-webui-docker 仓库中维护。

核心亮点

  • 零硬件门槛：无需本地 GPU，直接在 Google Colab 云端运行，免费版即可体验。
  • 一键部署：预配置环境，打开笔记本点击运行即可，无需手动安装依赖。
  • 功能全面：集成文生图、图生图、修复、扩展及 Dreambooth/LoRA 微调，满足专业需求。

不足之处

  • 依赖 Google 服务：访问受限，且受 Colab 免费版资源限制（如 GPU 时长、内存）。
  • 文档/社区待观察：项目维护主要依赖个人，更新可能滞后于上游 WebUI 版本。

适用场景

  • 无 GPU 的 AI 绘画爱好者快速体验 Stable Diffusion 全部功能。
  • 设计师或创作者在云端批量生成概念图、素材，无需占用本地资源。
  • 开发者或研究者进行模型微调实验，利用 Colab 免费 GPU 训练个性化模型。

替代项目

AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui、CompVis/stable-diffusion、InvokeAI

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