除了huggingface这个平台，大家还可以使用Replicat.com在远程服务器上调用Stable Diffusion及其各种衍生和微调版本，利用强劲的GPU算力来测试模型。
比如在Replicate上，你可以直接运行由Stability AI提供的官方Stable Diffusion模型版本。
与在huggingface上一样，在prompt参数中输入一个简短的文字描述，Replicate就会为你在云端GPU上生成理想的图像结果。也可以在代码中进一步调整图像的长宽比、种子、生成风格等参数。
在Replicate上你还可以找到无数由社区贡献的个性化Diffusion模型，比如受到了中国水墨画风格的影响，针对该风格进行微调训练的"中国化"模型；或是以漫画明星形象作为数据集，专门生成特定角色形象的模型；还有模仿知名画家作品风格的艺术版本等等。
比如打开 swartype/sdxl-pixar 这个模型页面后，你只需在prompt文本框中输入对想要生成图像的描述，例如"一张皮克斯风格的3D动画电影海报，中心是超人，背景是被摧毁的城市"。
在旁边的negative prompt中，你还可以列出一些不希望出现的元素，比如"noisy,sloppy,messy,grainy"等，以过滤掉这些因素。
最后点击Run按钮，Replicate的后台就会根据你的文字输入，调用云端的GPU资源开始生成图像。几分钟后，你期望的画作就呈现在输出预览区啦!
在replicate.com非常有助于寻找最适合自己需求的个性化模型，事先充分了解每个模型的长处和短板。
比如，在决定是使用官方SDXL模型、还是尝试一些针对某位艺术大师风格微调的模型之前，你都可以在Replicate上先运行它们的Demo版本，输入相同的prompt对比下生成质量，确认哪一个更贴合你的审美和创作目标。
这些模型大多由AI领域的高手们耗费心血训练出来，并基于Replicate的模型微调功能，使用自己的数据集打造出独一无二的专属版本，之后再分享到平台上供大家使用。
当然，除了使用Replicate现有的各路大神分享的模型之外，你还可以一键将自己训练好的自定义模型部署到该平台上，获得生产级别、可扩展的API服务。
这些都由Replicate自主研发的Cog工具驱动。你只需定义好Docker环境配置文件、模型加载和推理预测的Python代码，就能将AI模型打包并部署到Replicate的云端集群和GPU环境中，API服务自动伴生。
网站打开用GitHub账号登录就能使用啦！快去试试吧！
