Stable Diffusion miễn phí: online, Colab hay GPU thuê

Muốn dùng Stable Diffusion miễn phí, bạn có ba đường: các trang stable diffusion online free, Space trên Hugging Face (trang chạy thử model ngay trên web), hoặc notebook Google Colab. Cả ba đều giới hạn số ảnh, model hoặc thời gian chạy. Ngày 23/10/2026 mình thử cùng một prompt: Space SD 3.5 Large chính thức cho 3 ảnh rồi báo hết quota (hạn mức GPU miễn phí). Còn trên RTX 3090 thuê, tính theo thời gian đo thật, 100 ảnh SDXL tốn khoảng 3.170đ tiền máy.

Kết quả ngắn gọn:

• Một trang online không cần đăng nhập cho mình 3 ảnh sau khoảng 43 giây. Trang có quảng cáo và không ghi đang chạy model nào.

• Space chính thức stabilityai/stable-diffusion-3.5-large chạy được khi chưa đăng nhập: 3 ảnh 1024×1024, mỗi ảnh 27 đến 31 giây, đến ảnh thứ tư thì hết quota.

• Colab miễn phí cho chạy code trong notebook, nhưng theo FAQ chính thức, bản miễn phí cấm dùng chủ yếu qua web UI như ComfyUI hay A1111.

• Trên RTX 3090 thuê 15.000đ/giờ, 100 ảnh tốn từ khoảng 930đ (SD 1.5) đến 12.500đ (SD 3.5 Large) tiền máy, chưa tính 22 phút cài đặt.

Thử stable diffusion online free không cần đăng nhập#

Khi tìm "stable diffusion online free", nhiều trang đầu hứa không cần đăng ký, không giới hạn. Mình mở ba trang trong kết quả tìm kiếm bằng trình duyệt chưa đăng nhập tài khoản nào:

Trên trang thứ nhất, mình gõ đúng prompt dùng cho mọi lần thử trong bài: a cozy Vietnamese street food stall at night, steaming bowl of pho, warm lantern light, photo, detailed, phần Anti-Description (tương đương negative prompt, tức những thứ không muốn có trong ảnh) là blurry, lowres. Kiểu ảnh mặc định là Cinematic, khổ Portrait. Mình bấm generate. Khoảng 28 giây sau có 2 ảnh đầu, đến giây thứ 43 có ảnh thứ ba:

Ảnh đẹp và đúng ý prompt. Nhưng trang không cho biết đang chạy model nào, phiên bản nào. Bạn không chọn được model, seed (số khởi tạo, giữ nguyên seed thì tạo lại được đúng ảnh cũ) hay số bước, cũng không tải được LoRA (file nhỏ dạy thêm cho model một phong cách hay nhân vật). Cuối trang có quảng cáo. Với ảnh minh họa dùng một lần thì đủ. Nhưng nếu dùng ảnh cho việc thương mại, bạn không biết điều khoản của model phía sau.

Space Hugging Face: SD 3.5 Large miễn phí có giới hạn#

Stability AI có Space chính thức cho SD 3.5 Large, chạy trên ZeroGPU (GPU dùng chung của Hugging Face, cấp theo lượt). Giao diện chỉ có ô prompt và nút Run:

Mở giao diện trong trình duyệt tự động, mình bấm Run và chờ 300 giây mà không ra ảnh. Trình duyệt thường của mình lại đang đăng nhập Hugging Face, nên không đo được đúng trường hợp chưa có tài khoản. Mình chuyển sang gọi Space bằng thư viện gradio_client, không dùng token, với thư mục cache trống:

python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install gradio_client==2.7.2
export HF_HOME=$PWD/.hf-trong      # thư mục trống: không có token Hugging Face nào

from gradio_client import Client
P = "a cozy Vietnamese street food stall at night, steaming bowl of pho, warm lantern light, photo, detailed"
c = Client("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large")
for i in range(1, 5):
    kq = c.predict(P, "blurry, lowres", 42 + i, False, api_name="/infer")   # prompt, negative, seed, random seed
    print(i, kq)

Ba lượt đầu ra ảnh 1024×1024 (Space để mặc định 40 bước, cfg 4,5; cfg là mức ảnh bám sát prompt). Lượt thứ tư bị chặn ngay:

Theo tài liệu ZeroGPU của Hugging Face (đọc ngày 23/10/2026), quota GPU mỗi ngày như sau:

Quota được đặt lại 24 giờ sau lần dùng GPU đầu tiên. GPU của ZeroGPU là một nửa card RTX Pro 6000 Blackwell, 48GB. Phần tài khoản miễn phí và PRO mình lấy theo tài liệu, không thử vì không đăng nhập.

Hai phút một ngày là rất ít: với SD 3.5 Large, mình chỉ được 3 ảnh. Space phù hợp để thử xem model có đúng ý không trước khi tải 15GB về máy.

Google Colab chạy Stable Diffusion có được không?#

Colab cần tài khoản Google nên mình không thử. Các điểm dưới đây lấy từ FAQ chính thức của Colab, đọc ngày 23/10/2026:

• Bản miễn phí có GPU nhưng không đảm bảo: giới hạn sử dụng thay đổi theo thời gian và Google không công bố con số cụ thể. Loại GPU được cấp cũng thay đổi.

• Notebook miễn phí chạy tối đa 12 giờ, tùy tài nguyên còn trống và cách bạn dùng.

• Bản miễn phí (không có compute unit trả phí) cấm điều khiển từ xa qua SSH và cấm dùng chủ yếu qua một web UI thay cho notebook. Lần chạy có thể bị ngắt bất cứ lúc nào mà không báo trước.

• FAQ ghi rõ người dùng miễn phí thường bị ngắt phiên chạy (runtime) khi mở web UI để tạo nội dung.

Nghĩa là trên Colab miễn phí, bạn vẫn viết code Python bằng thư viện diffusers trong notebook để tạo ảnh. Còn mở ComfyUI hay A1111 qua đường hầm (tunnel) để dùng giao diện như nhiều hướng dẫn cũ thì thuộc loại bị cấm. Muốn dùng web UI trên Colab, FAQ hướng bạn sang gói trả phí. Mình chưa xem được bảng giá vì trang giá đòi đăng nhập.

Tự chạy trên GPU thuê tốn bao nhiêu cho 100 ảnh?#

Nếu cần nhiều ảnh, chọn được model, seed, LoRA và không muốn bị ngắt giữa chừng, bạn tự chạy ComfyUI trên GPU thuê theo giờ. Số đo bên dưới lấy từ bài Stable Diffusion là gì, cùng prompt, trên RTX 3090 gói Standard của AIDev Cloud ngày 23/10/2026.

Thời gian cài đặt là chi phí đầu tiên#

Máy RTX 3090 sẵn sàng sau khoảng 1,5 phút từ lúc bấm tạo. Mình cài ComfyUI 0.42.1 cùng PyTorch và tải song song 8 file model (khoảng 69GB) trong 22 phút 8 giây:

time bash cai.sh      # venv + PyTorch cu130 + requirements, tải model bằng curl song song

Nếu bạn chỉ cần một hai model thì phần tải ít hơn nhiều. Ổ đĩa bị xóa khi trả máy, nên lần thuê sau phải tải lại từ đầu.

Tiền máy cho 100 ảnh theo từng model#

Tiền máy bằng số giây chạy thật mỗi ảnh (từ lần thứ hai, khi model đã nạp sẵn) nhân với giá 15.000đ/giờ:

gia_gio = 15000
giay_moi_anh = {"SD 1.5": 2.22, "FLUX.2 Klein 4B": 2.84, "FLUX.1 schnell": 5.12,
                "SDXL": 7.61, "SD 3.5 Medium": 16.07, "SD 3.5 Large": 29.99}
for m, g in giay_moi_anh.items():
    print(m, round(g * 100 / 3600 * gia_gio), "đ / 100 ảnh")

AIDev Cloud tính tiền theo giờ, giờ lẻ làm tròn lên một giờ. Vì vậy nên nghĩ theo phiên: thuê một giờ là 15.000đ. Trừ khoảng 22 phút cài đặt, còn khoảng 35 phút để tạo ảnh:

Cả lượt đo thật của mình (cài đặt, tải 69GB model, tạo gần 80 ảnh trên 6 model, ghi khung xem trước làm clip) hết 56 phút, tức 15.000đ.

Cùng SD 3.5 Large, ảnh từ Space và GPU thuê có khác nhau không?#

Mình chạy hai cách với cùng model, cùng prompt và cùng seed 43 đến 45. Space để 40 bước, cfg 4,5. Trên máy thuê, mình đặt theo model card (trang mô tả model): 28 bước, cfg 3,5.

Chất lượng hai hàng tương đương nhau, vì đây là cùng một model. Khác nhau ở chỗ: Space hết quota sau 3 ảnh, còn máy thuê chạy bao nhiêu ảnh cũng được trong giờ đã trả.

Trên máy thuê bạn cũng xem được từng bước model khử nhiễu, tức biến mảng nhiễu dần thành ảnh. Clip dưới là SD 1.5 vẽ 30 bước, mỗi bước khoảng 0,1 giây:

Mở giao diện ComfyUI trên máy thuê từ máy của bạn bằng SSH tunnel (cổng và host lấy trong trang quản lý máy):

ssh -N -L 8188:127.0.0.1:8188 -p <cổng> root@<host>

Giữ lệnh đó chạy và mở http://127.0.0.1:8188 trên trình duyệt máy bạn.

Nên chọn cách nào?#

Bảng dưới gom lại những gì mình thử được và những gì tài liệu chính thức ghi:

Cách mình hay làm: thử ý tưởng trên Space hoặc trang online trước. Khi đã biết model nào hợp và cần nhiều ảnh, mình mới thuê máy và chạy một mạch trong một giờ.

Nếu bạn đã có card đồ họa từ 8GB VRAM trở lên, cũng đừng bỏ qua cách tự chạy trên máy nhà. Ở bài Stable Diffusion là gì, khi mình giả lập card nhỏ bằng cách chỉ chừa khoảng 7GiB VRAM trống trên RTX 3090, ComfyUI 0.42.1 vẫn chạy được cả 6 model nhờ đẩy phần model dư sang RAM. Lúc đó chi phí chỉ còn tiền điện.

Lỗi mình đã gặp#

1. No value provided for required argument: negative_prompt#

Lần gọi Space đầu tiên, mình chỉ truyền prompt và seed, gradio_client trả về ngay:

No value provided for required argument: negative_prompt

Space chưa chạy gì nên không tốn quota. API của Space SD 3.5 Large đòi đủ bốn tham số theo thứ tự: prompt, negative prompt, seed, có chọn seed ngẫu nhiên không. Muốn biết một Space cần tham số gì, chạy Client(...).view_api() trước.

2. You have exceeded your ZeroGPU quota#

You have exceeded your ZeroGPU quota (65s requested vs. 0s left). Try again in 0:00:00.
Authenticate with a Hugging Face token for more quota - https://huggingface.co/settings/tokens

Đây là giới hạn 2 phút GPU mỗi ngày khi chưa đăng nhập. Dòng "Try again in 0:00:00" dễ làm bạn tưởng thử lại được ngay. Tài liệu ZeroGPU ghi quota chỉ đặt lại 24 giờ sau lần dùng GPU đầu tiên, nên bạn phải chờ hoặc đăng nhập để có thêm.

3. Trang kiểm tra "Verify you are human"#

Khi mình mở trang thứ nhất bằng Playwright (trình duyệt tự động), trang dừng ở bước kiểm tra của Cloudflare và không đi tiếp:

Performing security verification
Verify you are human

Mở bằng Chrome thường thì không bị hỏi. Nếu bạn định viết script tự động tạo ảnh hàng loạt trên trang online, các trang này đều có lớp chống bot. Muốn chạy hàng loạt thì nên tự chạy model.

Khi nào không nên dùng bản miễn phí?#

• Bạn cần biết chính xác model và giấy phép để dùng ảnh cho khách hàng. Trang online không ghi model đang chạy.

• Bạn cần hàng trăm ảnh, hoặc cần lặp lại đúng một ảnh bằng seed. Space hết quota sau vài ảnh, trang online không cho chọn seed.

• Bạn muốn dùng LoRA, checkpoint cộng đồng hoặc workflow ComfyUI. Trang online và Space không cho làm việc này. Trên Colab miễn phí, bạn chỉ dùng được LoRA bằng code trong notebook.

• Bạn định dùng web UI trên Colab miễn phí. Điều khoản Colab cấm cách dùng này ở bản miễn phí.

Ngược lại, nếu chỉ cần vài ảnh để thử ý tưởng, cứ dùng trang online hoặc Space trước khi thuê máy.

Câu hỏi thường gặp#

Có trang stable diffusion online free không cần đăng ký không?#

Có. Trong ba trang tạo ảnh online miễn phí mình thử ngày 23/10/2026, một trang tạo được ảnh mà không cần đăng nhập. Space chính thức SD 3.5 Large trên Hugging Face cũng chạy được khi chưa đăng nhập, nhưng chỉ 2 phút GPU mỗi ngày (mình được 3 ảnh).

Colab miễn phí có chạy được ComfyUI không?#

FAQ của Colab cấm bản miễn phí dùng chủ yếu qua web UI thay cho notebook, và ghi rằng người dùng miễn phí thường bị ngắt khi làm vậy. Bạn vẫn có thể tạo ảnh bằng code diffusers ngay trong notebook.

Tự chạy Stable Diffusion tốn bao nhiêu?#

Trên RTX 3090 thuê 15.000đ/giờ, tiền máy cho 100 ảnh SDXL khoảng 3.170đ, 100 ảnh FLUX.2 Klein 4B khoảng 1.180đ. Tính theo phiên thì một giờ thuê đủ để cài đặt và tạo khoảng 270 ảnh SDXL.

Ảnh tạo trên trang online có dùng thương mại được không?#

Tùy điều khoản của trang và model phía sau. Trang mình thử không ghi model, nên khó biết. Khi tự chạy, bạn chọn model có giấy phép rõ ràng, ví dụ FLUX.2 Klein 4B theo giấy phép Apache-2.0.

Đọc tiếp#

• Stable Diffusion là gì: 6 model, thời gian, VRAM và giấy phép từng model.

• AI Local: chạy LLM và AI tạo ảnh trên máy bạn: nên mua card hay thuê.

• ComfyUI cloud: chạy ComfyUI trên GPU thuê: từng bước dựng ComfyUI trên máy thuê.

• Giá thuê GPU theo giờ: giá từng gói P40, RTX 3090, V100.

Khi bản miễn phí không còn đủ, bạn có thể thuê RTX 3090 theo giờ trên AIDev Cloud, cài ComfyUI, tạo hết số ảnh cần rồi trả máy.

Thử ngày 23/10/2026: trang online và Space Hugging Face từ máy Mac, không đăng nhập (gradio_client 2.7.2). Số đo GPU trên máy AIDev Cloud RTX 3090 24GB gói Standard, ComfyUI 0.42.1, PyTorch 2.14.1+cu130. Điều khoản Colab và ZeroGPU theo tài liệu chính thức đọc cùng ngày.