用 AI 生成图片（上篇）

本文主要给大家介绍如何借助 Google Colab 平台算力，简单免费地生成图片。

本教程的依赖条件：科学上网&有 Google 账号。以下为生成动漫风格示例图。

(相关资料图)

一般来说，AI生成图片的过程包括以下几个步骤：

数据采集：收集大量图片数据，构建数据集。训练模型：通过机器学习的方法，训练神经网络模型，让计算机学习如何生成图像。生成图片：输入一些关键词或者画一些草图，让计算机基于已经训练好的模型来生成图片。

上面1、2 步骤对于大多数小白来说门槛太高，我们可以通过 Google Colab 平台，借助别人训练好且公开 stable_diffusion 类的模型，自己编写提示文本（咒语）来生成图片。

操作步骤

1.stable-diffusion-webui-colab

访问 https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab 页面，找到 Colab 支持的模型列表，点击左侧【Open in Colab】链接，跳转到 Colab 平台。

2.Colab

在 Colab（默认已账号登录） 页面点击【代码执行程序】>【更改运行时类型】，选择【硬件加速器】>【GPU】（壕可付费加算力^_^），并【保存】。

点击【代码执行程序】>【全部运行】，稍等片刻等待依赖软件包下载完毕和平台启动。直到出现 Running on local URL、Running on public URL等信息。

点击 “public URL” 对应的公网 WebUI，进行图片生成操作。

3.stable-diffusion-webui > CivitAi

CivitAI(https://civitai.com/ ) 主要是模型分享以及社区，用户会在其他人的模型下面回复通过这个模型生成的样本，以及生成时的参数和 seed，方便我们调试.

webui 中有 CivitAi 操作页面，支持 CivitAi 平台信息自动抓取和模型下载。

我们选择 Checkpoint 类型内容，下载最多的模型（说明火）配置抓取规则，点击【Get List】按钮，让信息加载完毕。

点击【model】下拉列表，选择 “DreamShaper” 模型（动漫风）。

点击【4th Download Model】按钮，下载模型，同时也可以切换到 Colab 平台看下载进度。直到模型下载完毕（文件3G+需要一段时间）。

4.stable-diffusion-webui > txt2img

点击左上角【Stable Diffusion checkpoint】，切换到“DreamShaper”模型。

接下来我们就使用，文本转图片（txt2img）功能，测试生成一下图片。

我们使用的参数配置（可以浏览https://civitai.com/ 参考别人的样本参数）如下，一次生成 7 张动漫风格女孩图片：

Prompt：anime screencap, 1girl, solo, hoodie,  smile,  medium_hair, glasses, ((small_breasts)), cleavage, partially_unzipped, face, perfect, masterpiece, ((masterpiece, portrait, pixiv)), artstation, in a gardenNegative prompt：bad anatomy, watermarks, text, signature, blur, messy, low quality, sketch by bad-artist, bad-image-v2-39000, necklaceSteps：50Method：Euler aBatch size：7Scale：8Seed：47552431

点击【Generate】按钮等待图片生成（GPU夹持比自己用普通电脑搭建快很多），成图效果如下。

以上就是所有操作步骤，即使是小白，也可以轻松上手，更多强大功能自己动手探索吧（下篇教大家用小破电脑本地搭建服务生成图片）。

关键词： 人工智能 Google Pixiv 机器学习