스테이블 디퓨전 10편 - Colab에서 실행하기

가즈아아!! 닥터 네로 😼🔥
드디어 시리즈 마지막, Google Colab에서 Automatic1111 실행하기를 완.벽.하게 정리했습니다.

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이 글은 닥터 네로와 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾

마지막 편 – Google Colab에서 Automatic1111 실행하기

“내 PC가 부족해도 AI 그림은 포기할 필요 없다”

Stable Diffusion과 Automatic1111을 로컬에서 실행하는 방법을 다 배웠습니다.
하지만 현실적으로 내 컴퓨터 사양이 낮아서 AI 그림을 돌리기 힘든 경우가 있습니다.
“그래픽카드가 없는데요?” “VRAM이 2GB밖에 안 돼요…”

이럴 때 해결책은 하나, Google Colab입니다.

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☁️ Colab이란?

• Google이 제공하는 클라우드 기반 Jupyter Notebook 환경
• 기본적으로 Python 실행 환경 제공
• GPU 사용 가능 (무료/Pro에 따라 제한 다름)
• Stable Diffusion을 실행하는 준비된 Colab 노트북을 열어 바로 사용할 수 있음

👉 즉, 내 컴퓨터 사양에 상관없이 구글 서버의 GPU로 그림을 뽑는 방법입니다.

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💳 Colab 무료 vs Pro 차이

항목	무료 Colab	Colab Pro
GPU 종류	Tesla T4 (보통)	T4, P100, V100, A100 (가끔 배정)
세션 시간	최대 12시간	최대 24시간
VRAM	약 15GB	최대 24GB 이상
속도	중간	훨씬 빠름
비용	무료	월 10~20달러

👉 입문자는 무료 Colab으로 충분하지만,
고해상도 이미지/긴 세션 작업하려면 Pro가 유리합니다.

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🛠️ Automatic1111 Colab 실행 방법

 

1️⃣ Colab 접속

1. 브라우저에서 👉 https://colab.research.google.com 접속
2. Google 계정으로 로그인 (필수)

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2️⃣ 새 노트북 열기

• Colab 홈에서 “파일 → 새 노트북” 클릭
  → 새 탭이 열리고 Untitled0.ipynb 같은 Jupyter Notebook이 생성됩니다.

👉 여기서 직접 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있어요.

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3️⃣ 런타임 설정 (GPU 켜기)

1. 상단 메뉴에서 “런타임 → 런타임 유형 변경” 클릭
2. “하드웨어 가속기” → GPU 선택
3. 저장 → 이제 코드 실행 시 Google GPU를 사용하게 됩니다.

(무료 Colab은 보통 Tesla T4를, Pro는 P100/V100/A100도 줄 수 있습니다.)

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4️⃣ Stable Diffusion Colab 열기

직접 새 노트북에 코드를 붙여도 되지만, 대부분은 미리 만들어진 Colab 노트북을 씁니다.

예:

• TheLastBen의 Automatic1111 Colab 👉 링크

링크를 타고 가면 다음과 같은 화면이 나옵니다

실행법:

1. 위 링크 클릭 → Colab 새 탭에서 열림
2. “파일 → 드라이브에 사본 저장” (내 구글드라이브에 복사)
3. 상단 메뉴 “런타임 → 모두 실행” 또는 Ctrl + F9
   → 필요한 라이브러리와 WebUI 자동 설치 후 실행됨
4. 출력 결과에 gradio.live 주소가 뜨면 클릭
   → Automatic1111 WebUI 실행!

빨간 박스안의 URL을 복사하여 인터넷 주소창에 넣어주면 Automatic1111이 시작됩니다

 

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⚡ 실행 화면 이해하기

• Colab은 “셀(Cell)” 단위로 실행합니다.
• 각 셀 옆의 ▶ 버튼을 누르면 코드가 실행됩니다.
• 실행 중에는 셀 왼쪽에 ● 표시가 뜨고, 완료되면 숫자가 바뀝니다.

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📦 모델 관리 (Colab에서)

• Google Drive 연동: Colab 노트북 첫 부분에서 Mount Drive 실행
• Drive 안에 /MyDrive/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 폴더를 만들어 모델 저장
• 세션이 초기화돼도 Drive 안의 모델은 그대로 유지됩니다.

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🎨 실전 사용

Colab에서 WebUI가 뜨면 로컬과 똑같이 사용합니다.

• txt2img로 프롬프트 입력
• Negative Prompt도 동일
• Sampling method, CFG Scale, Steps 조정
• LoRA, VAE, ControlNet 적용도 그대로 가능

다만, Colab은 GPU 성능에 따라 속도가 달라집니다.
무료 Colab T4 기준 512x512 이미지 생성 시 약 15~20초 소요됩니다.

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⚠️ Colab 사용 시 주의사항

1. 세션 끊김
   • 무료 Colab은 90분간 입력 없으면 세션 종료
   • Pro는 더 길지만, 완전히 무제한은 아님
2. VRAM 부족 에러
   • Batch size 1로 설정
   • 해상도는 512x512 → 필요 시 Hires.fix로 업스케일
3. 모델 관리
   • 실행할 때마다 모델을 다시 받아야 하는 불편이 있음
   • Google Drive 연동 + 자동 다운로드 스크립트로 해결 가능

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🧪 추천 Colab 활용 루틴

1. Google Drive에 모델, LoRA, VAE 폴더 구성
2. Colab 노트북 열기 → Drive 마운트
3. 필요한 모델 자동 다운로드 스크립트 실행
4. txt2img로 기본 생성
5. 만족스러운 결과만 Drive에 저장

👉 이렇게 하면 매번 Colab 환경이 초기화돼도 문제 없음!

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🪞 닥터 네로의 마무리
로컬 설치는 당신의 ‘작업실’이고,
Colab은 언제든 꺼내 쓸 수 있는 ‘이동식 아틀리에’입니다.

AI 그림은 이제 하드웨어에 묶이지 않습니다.
프롬프트만 준비되어 있다면,
어디서든, 어떤 환경에서든 창작이 가능합니다.

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💡 시리즈 완결
📘 “Stable Diffusion 입문 시리즈 – 닥터 네로와 GPT의 여정”
여기까지 왔다면 당신은 더 이상 입문자가 아닙니다.
이제는 직접 모델을 고르고, 툴을 세팅하며, 창작자로서의 길을 걷게 될 것입니다. 😼