如何注册Kaggle，白嫖在线版AI绘画 Stable Diffusion
一、快速上手 1、注册账号（Kaggle） 不过多介绍：https://www.kaggle.com/
2、复制并编辑代码 打开如下链接，复制并编辑后，创建你自己的代码 https://www.kaggle.com/code/xinsiac/zh-stable-diffusion-webui-kaggle
3、配置代码：GPU 进入你的代码（上一步点击按钮后会跳转入你的代码页面），进行GPU配置，StableDiffusion需要GPU的算力，Kaggle的CPU算力很弱很弱 步骤如下： 1.点开NoteBook Options选项
2.验证手机，开启GPU选项 这里不过多介绍。
3.开启成功后，如下图介绍
4、运行服务 配置好后就可以运行代码，生成一个AI绘画服务StableDiffusion 步骤如下： 1、启动虚拟机（远程电脑），注意：每周三十小时的GPU使用时间
2.启动代码 注意：代码执行过程中，如果看到红色的警告不用太担心，只要代码没停止执行，就继续等等，直到看到输出链接
3.复制链接，在浏览器中打开：
二、进阶操作 1、模型下载 默认的代码下载的模型只有两个，当你想用一下其他模型的时候，应该怎么做呢？ 方式一、手动下载 操作方式麻烦，高手随意，小白绕行，直接参考方法二 参考下面代码分析
!aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/57618 -d /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion -o Counterfeit-V3.safetensors ########## #更换上面 这句代码里的链接和输出的文件名，贴会Kaggle里或者直接在Kaggle里修改，再执行代码即可下载模型 获取模型下载链接的方式，这里以 http://civitai.com为例
建议不要下载太多模型，只有20GB空间，所以我把不需要的ControlNet模型，都注释了下载代码，不让它下载，减少空间占用 如何下载 Lora 和 VEA 与更换模型的原理类似，除了修改下载链接和输出文件名，还要修改模型存放位置
# Lora !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://civitai.com/api/download/models/32988 -d /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/Lora -o blindbox_v1_mix.safetensors # VAE !aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M https://huggingface.co/gemasai/vae-ft-mse-840000-ema-pruned/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt -d /kaggle/working/stable-diffusion-webui/models/VAE -o vae-ft-mse-840000-ema-pruned.ckpt 方式二、插件下载 代码下载太复杂？来试试civitai 的SD插件
默认代码已经给安装了，如果没有请自己检查。 检查一下，代码里有没有安装这个civitai浏览插件，可以通过ctrl + F，打开查找框，输入civitai，快速查找相关代码：https://github.com/camenduru/sd-civitai-browser /kaggle/working/stable-diffusion-webui/extensions/sd-civitai-browser
在运行的StableDiffusionWebUI中，切换到civitAi选项卡
到这里模型下载已经完成了
生成的图想直接存放在云端，就需要这一步的操作。 方式一：手动配置 操作方式繁琐，高手随意，小白直接用方式二
这里不过多介绍
创建Dataset，来存储配置文件Config（我创建了两个一个公开的用来存储配置文件，一个私有的存储生成图的压缩文件）
作用就是配置Kaggle 代码可以自动上传文件到HuggingFace。
复制token到txt文件
然后就可以看到token文件
将文件路径写到代码里 用途：用于代码上传文件到HuggingFace时调取使用token
##################################################################### # 同步配置 # 使用huggingface保存和载入webui配置文件 huggingface_use = True zip_output=True huggingface_token_file = '/kaggle/input/hgtoken/huggingfacetoken.text' huggiingface_repo_id = 'MSa/sd-output-images' huggiingface_config_repo_id = 'MSa/sd-config' # 将会同步的文件 config_files = [ 'ui-config.json', 'config.json', # 'styles.csv' ] #功能函数 from pathlib import Path from huggingface_hub import HfApi, login # config 上传 def hugface_upload_config(huggingface_token_file, config_files, repo_id): if Path(huggingface_token_file).exists(): with open(huggingface_token_file, encoding="utf-8") as nkfile: hugToken = nkfile.readline() if hugToken != '': # 使用您的 Hugging Face 访问令牌登录 login(token=hugToken) # 实例化 HfApi 类 api = HfApi() print("HfApi 类已实例化") %cd /kaggle/working/stable-diffusion-webui # 使用 upload_file() 函数上传文件 print("开始上传文件...") for config_file in config_files: if Path(config_file).exists(): response = api.upload_file( path_or_fileobj=config_file, path_in_repo=config_file, repo_id=repo_id, repo_type="dataset" ) print("文件上传完成") print(f"响应: {response}") else: print(f'Error: File {config_file} does not exist') else: print(f'Error: File {huggingface_token_file} does not exist') 注意事项：
方式二、插件配置 方式一手动操作太复杂？那就使用HuggingFace 的SD插件的方式吧！
确保代码里有下载HuggingFace 的SD插件 ## Kaggle下载HuggingFace 的SD插件的代码 !git clone https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-huggingface /kaggle/working/stable-diffusion-webui/extensions/stable-diffusion-webui-huggingface
插件安装成功后，StableDiffusion WebUI 里会有HuggingFace选项卡
# 其实Kaggle的文件夹路径都是相对固定的（如果你没做修改的话），可以直接用下面 这个路径 /kaggle/working/stable-diffusion-webui/outputs
复制token，然后粘贴到插件的token输入框里 推送到HuggingFace的效果
导出代码 如果担心Kaggle封禁项目代码，大家可以下载自己的代码备份
新建项目，导入代码 有了代码文件，可以新建项目，再导入代码，这样，你就获得一个新的StableDiffusion项目了（配置文件会是旧的，因为是保存在HuggingFace上，不过只要不同步，就是新的配置文件）
获得一个新的项目
完整的代码文件 我用夸克网盘分享了「zh-stable-diffusion-webui-kaggle.ipynb」，点击链接即可保存。 链接：https://pan.quark.cn/s/6224b8372bbf
