最近铺天盖地的消息都是AI画画，这玩意儿其实都好多年了，只不过最近DD做的社会影响力比较大，而且上手简单，再加上网络媒体主播的传播，一下子就火了起来。
于是，趁着五一小长假，就试玩了两天，发现问题还是不少的，尤其是普通人可能连启动都成问题。
第1次试玩：跟网上教程
一般会提供你一个网址，点进去就会打开Colab在线记事本，然后检查参数，然后按Ctrl+F9全部运行，如果代码一切正常，只需要静静的等它跑完就行了。
但是，也许是我运气不好，始终刷不出来T4显卡，只好将就用它默认的，结果一张图跑到1h35m，跑两张图就花去我一上午宝贵的时间，这简直无法忍受了！
第2次试玩：和学生一起
过几天去单位，课间碰到同学聊起最近火的这个AI画画，她说也玩过，并且当面演示，很轻松的就刷出了T4显卡，只用短短15分钟就画完了一张，我郁闷ing~
第3次试玩：想办法提速
我回家翻阅资料，发现Colab是可以在本地运行的，它右上角有个选项【连接到本地运行时】，这里只要填上自己本地的服务端就行。
于是我就折腾了起来，最后花了一天一夜终于弄成功，目前是差不多8m一张，下面我会列出详细步骤和硬件配置。
第一步：安装python和jupyter
这一步最简单，只用下载一个Anaconda就可以了。
下载地址：https://www.anaconda.com/
第二步：修改Jupyter Notebook的默认路径
大家可以看这篇帖子来进行操作：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59738776
第三步：安装HTTP服务器
用管理员身份运行Anaconda Prompt，然后输入：
pip install jupyter_http_over_ws
jupyter serverextension enable --py jupyter_http_over_ws
jupyter notebook --Notebookapp.allow_origin='https://colab.research.google.com' --port=8871 --Notebookapp.port_retries=0
如果一切顺利，Prompt对话框会跑出一个URL，直接复制它到Colab上面点击连接，等出现【连接中(本机)】就表示成功了，如果报错就点一下Colab的错误提示，看哪里有错对应修改即可。
一般报错【对本地连接进行问题排查】，那么把最下面的命令复制后在Prompt中重新运行一遍即可，注意命令行最后的“\”反斜杠符号是换行符，要删除掉的，否则命令会报错。
第四步：安装python库
在Anaconda Prompt中运行以下命令：
pip install ipywidgets omegaconf pytorch_lightning einops
pip install matplotlib pandas
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
第五步：安装PyTorch
它只支持N卡，并且由于Disco Diffusion的默认需求，显存必须大于8G，如果不是N卡或者显存不够的铁子们到这一步就不用继续了。
PyTorch是需要版本匹配的，我这里以自己的硬件做一个简要说明。首先需要确定两个版本号：pytorch + cuda64。
其中，cuda64的查看方法是【Nvidia控制面板 - 帮助 - 系统信息 - 组件 - 3D设置】，如下图：
然后进入PyTorch官网【https://pytorch.org/】，会看到如下界面，如果是20和30系显卡按我的选择即可。
可以看到这里我们选择的是：PyTorch 1.11.0 + CUDA 11.3，最下面那一行就是安装指令，我用的pip：
pip install torch==1.11.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
第六步：本地运行Colab
安装好上面的东西后就可以直接运行了，这里需要梯子连接着Colab，它会自动下载所有缺少的环境文件和训练好的模型文件，大约14G左右，大伙可以根据自己的网速来，如果实在是下不下来需要我分享的话，我再看有没有啥好办法。
备注：下面是一些运行情况截图，主要是我发现这玩意儿只吃显存，不怎么需要GPU的浮点算力，很奇怪。对了，还要感谢B站的分形噪波老铁，因为某些不可描述的原因，无法继续安装PyTorch，是搜到他分享的地址才一步到位，[感谢]~
至于AI画的图片我会放在另外一篇帖子里面，先让机器跑一天看看稳定性如何~ ^_*