首先先來一張復出AI繪的牛刀小試，話説現在的Model與Lora實在越來越強大了(;´Д`)ﾊｧﾊｧ
猶記Stable Diffusion WebUI問世之初，在下確實沉迷了好一陣子，無奈自身電腦的顯示卡記憶體只有少少的6G，如果要生成像素稍微大一點的圖片的話，不是要等上5分鐘以上，不然就是生成到一半直接給你來個Out of Memory。
後來透過網路上的文章輾轉得知可以利用Google Colab這個免費的平台，憑藉它強大的GPU運算能力，確實可以有效彌補硬體設備不足的問題，缺點就是常無緣無故斷線，以至於在下的對AI繪圖的熱情就在周而復始的斷線中消失殆盡了(笑
前一陣子因為將「ROみたいなカウンター」HTML5化的關係，突然覺得在下年紀越大，對Pixle Art越來越情有獨鍾，在把這個部落格的主要文字修改成Pixel風格之餘，順理而然地就把念頭轉向了這個部落格的看版圖以及MP-Ukagaka的shell，反正目前Civitai上面已經有不少可以生成Pixle Art的Lora，畫幾張滿意的應該不成問題吧…
只不過真的是太久沒碰這玩意兒了，免費版的Google Colab不給跑就算了，之前使用的Colab記事本不知道是太久沒更新還是怎樣，執行起來也是問題百出，輾轉之下在下找到了下面 TheLastBen這位仁兄所寫的記事本，只要在ngrok註冊後，先在user setting設定一個登入用的帳號密碼，然後填入它給的token，隨機生成的網址雖然斷線問題依然存在，但基本上還算堪用。
然而，天下終究沒有白吃的午餐，ngrok爽用了幾天問題又來了，原來免費版的在HTTP Requests次數有每月上限20,000次的限制，尤其在下是用來生成圖片，自然一下子就爆量了ヽ(´Ａ｀)ノ
雖然付個$10就可以馬上解決這個問題，但一想到它斷線的頻率實在讓在下不敢苟同，不得不尋求更一勞永逸的解法，然後ChatGPT跟Claude都不約而同地推薦我使用Cloudflare Tunnel，不僅連線較為穩定，而且官方目前亦沒有公開HTTP Requests的數量限制，因此身為一個免費仔，當然要嘗試一下，所以問題只剩一個，就是要再找到使用Cloudflare Tunnel的Colab記事本…
老實説在下上禮拜窮盡上班偷懶時間找了很久，只有找到這一個，只不過他用的Cloudflare Tunnel是不需要輸入token的版本，而且實際上如果沒有用token來生成網址的話，基本上系統只會顯示找不到可用網址，所以雖然這位仁兄寫的記事本很親切，在等待Google Colab構築Stable Diffusion WebUI環境時還可以讓你聽音樂，但不是在下所需要的Orz
しかし今はAIの時代。
既然網路上找不到，那請Claude幫我寫一個不就得了， 應該兩三下就搞定收工了吧？話雖如此， 由於上面TheLastBen老兄所寫的記事本是基於Python的Jupyter Notebook，而且是JSON 格式，不僅完全看不懂，再者如果沒另外要求的話，Claude也只會寫給你Python的語法，改了之後又常出現類似以下的錯誤，在下在這邊精疲力竭了很久，幾乎都要放棄準備掏荷包了（´⊥｀*）
Expected ',' or ']' after array element in JSON at position 36210 (line 746 column 2)
SyntaxError: Expected ',' or ']' after array element in JSON at position 36210 (line 746 column 2)
at JSON.parse ()
at wa.program_ (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/54ba745c864e58ac7e40ea59b5e04a36/external_binary_l10n__ja.js:2556:21)
at za (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/54ba745c864e58ac7e40ea59b5e04a36/external_binary_l10n__ja.js:16:57)
at wa.next_ (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/54ba745c864e58ac7e40ea59b5e04a36/external_binary_l10n__ja.js:14:195)
at kaa.next (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/54ba745c864e58ac7e40ea59b5e04a36/external_binary_l10n__ja.js:17:48)
at b (https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/54ba745c864e58ac7e40ea59b5e04a36/external_binary_l10n__ja.js:17:309)) 總算皇天不負苦心人，在三大AI的加持之下，在下又再次完成了這個完全守備範圍外的任務。改好的檔案連結就放在下面，也許哪一天有人會跟在下有相同的需求也説不定(´ー`)ｙ－~~
至於Cloudflare Tunnel的設定方法就簡單多了，首先還是要有Cloudflare的帳號，另外要自己準備一個網域，並且將它指向Cloudflare的DNS伺服器。接著在Cloudflare的左側儀表板點擊「Zero Trust」來到下一個頁面，然後在「網路」的地方點選Tunnels之後並建立通道。通道的類型就依照推薦選擇Cloudflare，然後為該通道取一個自己喜歡的名字之後儲存。
之後就可以在下個頁面取得這個通道的Token，因為我們是將連接器安裝在Google Colab上的，所以你只要另外用筆記本複製cloudflared.exe service install之後的一長串英數字即可。下一步就是命名自己想要的子網域名稱，填入Stable Diffusion WebUI預設的連接埠localhost:7860，類型選HTTP即可(用HTTPS的話會出現503 Service Unavailable的樣子)。
Cloudflare Tunnel設定完畢之後，就可以在Google Colab執行上面改好的Colab記事本，然後在use cloudflare tunnel的欄位貼上剛剛預先記下的token，登入Stable Diffusion WebUI的帳號密碼可設可不設，設定的話之後連線時就會要求你輸入帳號密碼。
最後就是執行這個Colab記事本，途中系統會詢問要不要連結你的Google Driver，連了之後未來你透過Civitai-Helper所下載的model、Lora、embeddings都會保存在裡面，往後再執行Stable Diffusion WebUI的時候也就不用再抓一次。當然啦，因為這些檔案模組都不小，所以你應該知道最少要花錢買個100GB以上的空間才夠用。まあ、跟5070Ti、5060Ti相比，這都算小錢了。
以上本回作戰結束。
雖然在Google Colab買100個運算單元要價$10.49感覺小貴，但只要不要挑太強大的GPU基本上扣得不算快，生成一張圖約扣0.12單元。如以16G記憶體為基本需求的話，T4 GPU有15G基本上就很夠用了，要爽玩就用L4，唯一的缺點就是不管使用哪種GPU，在更換Model時的讀取速度都沒有自家PC來的快就是…是SSD的關係嗎？
然後在下想了很久，對看版圖要如何呈現到目前依然沒有頭緒，不過MP-Ukagaka那個仿仙境傳說人物風格的フリーレン就是用AI畫的，應該還不賴吧:D
