使用 Google Colab 体验 AI 绘画
AIGC 的全称为 AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容，被认为是继 PGC（Professionally Generated Content，专业生成内容）和 UGC（User Generated Content，用户生成内容）之后的一种新型内容创作方式。目前，这种创作方式一般可分为两大派别：一个是以 OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT-4、Facebook 的 LLaMA、斯坦福的 Alpaca 等 大语言模型 技术为代表的文本生成派，另一个是以 Stability AI 的 Stable Diffusion、Midjourney、OpenAI 的 DALL·E 2 等 扩散模型 技术为代表的图片生成派。
在文本生成方面，目前 AI 已经可以和用户聊天，回答各种问题，而且可以基于用户的要求进行文本创作，比如写文案、写邮件、写小说等；在图片生成方面，AI 的绘画水平也突飞猛进，目前 AI 已经可以根据用户的提示词创作出各种不同风格的绘画作品，而且可以对图片进行风格迁移、自动上色、缺损修复等，AI 生成的作品几乎可以媲美专业画师，生成作品的效率越来越高，而生成作品的成本却越来越低，这让 AI 绘画技术得以迅速普及，让普通用户也可以体验专业画师的感觉，我从小就很特别羡慕那些会画画的人，现在就可以借助 AI 技术让我实现一个画家的梦。
AI 绘画的发展历史
2014 年 10 月，Ian J. Goodfellow 等人发表了一篇论文 《Generative Adversarial Networks》，在论文中提出了一种新的深度学习算法 GAN（生成式对抗网络），这个算法包含两个模型：生成模型（Generative Model，简称 G 模型）和 判别模型（Discriminative Model，简称 D 模型），在训练过程中，G 模型的目标是尽量生成以假乱真的图片去欺骗 D 模型，而 D 模型的目标是判断 G 模型生成的图片是不是真实的，这样，G 模型和 D 模型就构成了一个动态的博弈过程，仿佛老顽童周伯通的左右手互搏一样，当 D 模型无法判断输入的图片是 G 模型生成的还是真实的时候，G 模型和 D 模型的训练就达到了平衡，这时我们得到的 G 模型就可以生成以假乱真的图片了。
不过由于 GAN 算法包含了两个模型，稳定性较差，可能出现有趣的 海奥维提卡现象（the helvetica scenario），如果 G 模型发现了一个能够骗过 D 模型的 bug，它就会开始偷懒，一直用这张图片来欺骗 D 模型，导致整个平衡的无效。在 2020 年，Jonathan Ho 等人发表论文 《Denoising Diffusion Probabilistic Models》，提出了一种新的 扩散模型（Diffusion Model），相比 GAN 来说，扩散模型的训练更稳定，而且能够生成更多样的样本，一时间扩散模型在 AI 圈里迅速起飞，2021 年 11 月 OpenAI 推出 DALL·E，2022 年 3 月，David Holz 推出 Midjourney，5 月 Google Brain 推出 Imagen，都是基于扩散模型实现的。
到了 2022 年 8 月，Stability AI 开发出 Stable Diffusion 模型，相比于之前的商业产品，Stable Diffusion 是一个完全开源的模型，无论是代码还是权重参数库都对所有人开放使用，而且 Stable Diffusion 对资源的消耗大幅降低，消费级显卡就可以驱动，大大降低了 AI 绘画的门槛，普通人也可以在他们的电脑上体验 AI 绘画的乐趣。到了 10 月，游戏设计师 Jason Allen 使用 AI 绘画工具 Midjourney 生成的一幅名为《太空歌剧院》的作品在美国科罗拉多州举办的艺术博览会上获得数字艺术类冠军，引起了一波不小的争论，也让 AI 绘画再一次成为热门话题，之后各大公司和团队纷纷入局，各种 AI 绘画工具如雨后春笋般冒了出来。
正因为如此，有人将 2022 年称为 AI 绘画元年。
选择 GPU
虽说 Stable Diffusion 的门槛已经被大大降低了，但还是有一定门槛的，因为运行 Stable Diffusion 要配备一张 GPU 显卡，可以使用 NVIDIA 卡（俗称 N 卡）或 AMD 卡（俗称 A 卡），不过主流的推理框架都使用了 NVIDIA 的 CUDA 工具包，所以一般都推荐使用 N 卡。GPU 显卡价格不菲，可以参考驱动之家的 桌面显卡性能天梯图 进行选购，除非你是资深的游戏玩家或者深度学习的爱好者，大多数家用电脑上都不具备这个条件。
也可以使用各大公有云厂商推出的 GPU 云服务器，比如 阿里云，腾讯云，华为云，百度智能云 等，但是价格也都不便宜，比较适合中小企业，对于那些刚对深度学习感兴趣，希望尝试一些深度学习项目的小白个人用户来说，就不划算了。
好在网上有很多 白嫖 GPU 的攻略，国外的有 Google Colab 和 Kaggle，它们都提供了 V100、P100、T4 等主流显卡，可以免费使用 12 个小时，超时之后会自动清理；国内的有阿里的天池，相比来说磁盘和使用时间稍短一点，不过对于新人入门来说也足够了；另外还有百度的 AI Studio 和 趋动云 等产品，它们可以通过打卡做任务等形式赚取 GPU 算力，在 GPU 不够用时不妨一试。下面是网上找的一些使用教程，供参考：
Google Colab 入门
综合对比下来，Google Colab 的使用体验最好，Google Colab 又叫作 Colaboratory，简称 Colab，中文意思是 合作实验室，正如其名，它可以帮助用户在浏览器中编写和执行 Python 代码，无需任何配置就可以进行一些数据科学或机器学习的实验，借助 Jupyter 交互式笔记本，实验过程和结果也可以轻松分享给其他用户。很多开源项目都提供了 Colab 脚本，可以直接运行体验，这一节将以 Colab 为例，介绍它的基本使用方法。
首先在浏览器输入 colab.research.google.com 访问 Colab 首页：
首页上对 Colab 有个简单的介绍，还提供了一些数据科学和机器学习的入门例子和学习资源。我们通过左上角的 文件 -> 新建笔记本 菜单项创建一个新的笔记本：
然后点击 修改 -> 笔记本设置 将硬件加速器调整为 GPU：
然后点击右上角的 连接 按钮，Google 会动态地为我们分配计算资源，稍等片刻，我们就相当于拥有了一台 12.7 G 内存，78.2 G 磁盘，且带 GPU 显卡的主机了：
Colab 的基本使用
在这个笔记本中，我们可以编写 Markdown 文档，也可以编写和执行 Python 代码：
甚至可以在命令前加个 ! 来执行 Shell 命令：
这个环境里内置了很多常用的数据科学或机器学习的 Python 库，比如 numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow 等：
另外，由于这是一台 GPU 主机，我们还可以使用 nvidia-smi 来查看显卡信息：
可以看到，我们免费得到了一张 Tesla T4 的显卡，显存大约 15G 左右。
测试 GPU 速度
接下来，我们测试下这个 GPU 的速度。首先通过 TensorFlow 的 tf.test.gpu_device_name() 获取 GPU 设备的名称：
然后编写两个方法：
这两个方法所做的事情是一样的，只不过一个使用 CPU 来运行，另一个使用 GPU 来运行。在这个方法中，先使用 tf.random.normal((100, 100, 100, 3)) 随机生成一个 100*100*100*3 的四维张量，然后使用 tf.keras.layers.Conv2D(32, 7)(random_image_cpu) 对这个张量计算卷积，卷积过滤器数量 filters 为 32，卷积窗口 kernel_size 为 7*7，最后使用 tf.math.reduce_sum(net_cpu) 对卷积结果求和。
接下来第一次执行，并使用 timeit 来计时：
可以看到，在 GPU 上的执行速度比 CPU 上的要慢一点，这是因为 TensorFlow 第一次运行时默认会使用 cuDNN 的 autotune 机制对计算进行预热。
我们再执行第二次：
这时，在 GPU 上的执行速度明显快多了，相比于 CPU 来说，速度有着 50 多倍的提升。
这里是 这一节的完整代码。
在 Google Colab 里运行 Stable Diffusion
2023 年 4 月 21 日，Google Colab 官方发了一份声明，由于 Stable Diffusion 太火了，消耗了 Google Colab 大量的 GPU 资源，导致预算不够，现在已经被封了，只有付费用户才能运行，免费用户运行会有警告：
对 Google Colab 有一定了解后，我们就可以免费使用它的 GPU 来做很多有趣的事情了，比如我想要运行 Stable Diffusion 来体验 AI 绘画。
camenduru/stable-diffusion-webui-colab 这个项目整理了大量 Stable Diffusion 的 Colab 脚本，基于 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 实现了可视化 Web 页面，集成了 Hugging Face 和 Civitai 上热门的模型和插件，我们随便选择一个，点击左侧的 stable 打开 Colab 页面执行即可：
运行成功后，在控制台中可以看到打印了几个随机生成的外网链接：
随便选择一个链接打开，进入 Stable Diffusion WebUI 页面：
接下来，开始你的 AI 绘画之旅吧！