云主机怎么用ai绘画的？

当然可以！使用云主机进行AI绘画是一个非常强大且灵活的方案，尤其适合需要大量出图、训练自定义模型或本地电脑性能不足的用户。

下面我将为你提供一个从零开始、非常详细的指南，涵盖核心概念、三种主要方法、具体操作步骤以及优缺点分析。

一、核心概念：为什么用云主机？

1、解放本地资源：AI绘画（尤其是高分辨率或训练模型）需要强大的GPU（显卡），非常消耗算力，云主机提供了按需租用的高性能GPU，如NVIDIA A100, V100, RTX 4090等，让你无需购买昂贵的硬件。

2、环境配置灵活：你可以在云主机上随意安装任何AI绘画软件（如Stable Diffusion）、任何模型和插件，不会影响本地电脑的其他工作。

3、可扩展性与持久化：需要大量出图时，可以临时租用更高配置的机器；完成后可关机或销毁以节省成本，云硬盘可以永久保存你的模型和作品。

4、访问便利性：只要有网络，你可以在任何设备（电脑、平板甚至手机）上通过浏览器远程连接并操作你的云主机进行创作。

二、三种主流方法（从易到难）

方法一：使用预装好的云服务（最简单，最快上手）

一些云服务商提供了已经预装了Stable Diffusion WebUI和相关环境的“镜像”或“应用”，你只需要选择这个镜像开机，就能得到一个开箱即用的AI绘画环境。

推荐平台：

AutoDL国内对新手非常友好的平台，有大量预置环境，价格实惠，支付方式方便。

Featurize（函数计算）同样国内平台，按实际计算时长扣费，适合偶尔使用。

Vast.ai国际平台，价格可能更低，但界面和操作对新手稍复杂。

Google Colab（免费/Pro版）提供免费的GPU（T4/K80），但有限制，适合轻度使用和学习。

以AutoDL为例的操作流程：

1、注册充值：注册AutoDL账号并充值。

2、租用实例：点击“租用实例”。

3、选择GPU：选择你需要的GPU型号（RTX 3090, A5000等都很常用）。

4、选择镜像：这是关键一步！在“镜像”选项中，选择社区镜像，然后搜索Stable Diffusion 或秋叶，你会找到很多别人配置好的镜像（如“秋叶的sd-webui”镜像），选择其中一个。

5、开机并连接：实例创建成功后，点击“JupyterLab”或“终端”进入操作界面，通常预置的镜像已经帮你启动好了服务。

6、访问WebUI：在实例详情页的“自定义服务”选项卡中，你会看到一个访问端口的链接，点击它，就能直接打开和你本地一模一样的Stable Diffusion WebUI界面，开始绘画！

优点：极致简单，5分钟上手，无需任何命令行知识。

缺点：镜像版本可能不是最新的，自定义程度相对较低。

方法二：在纯净Linux系统中手动部署（最灵活，通用性强）

如果你希望完全控制软件版本，或者云服务商没有提供合适的镜像，你可以从一台纯净的Linux云主机开始手动部署。

推荐平台：阿里云、腾讯云、AWS、GCP 等任何提供NVIDIA GPU实例的云厂商。

核心步骤：

1、租用实例：选择一台Ubuntu 20.04/22.04系统的GPU实例。重要：务必安装相应的NVIDIA GPU驱动（部分平台提供“自动安装驱动”的选项）。

2、安装基础依赖：通过SSH连接到你的云主机，安装Python, Git, Conda等工具。

    sudo apt update && sudo apt upgrade -y
    sudo apt install wget git python3 python3-venv -y

3、克隆Stable Diffusion WebUI仓库：

    git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
    cd stable-diffusion-webui

4、运行启动脚本：

    ./webui.sh --listen --share

--listen允许通过IP地址访问（否则只能本地访问）。

--share会生成一个临时的公网URL，方便测试（但速度慢）。

* 更多参数如--port（指定端口）、--medvram（优化显存）等可按需添加。

5、访问WebUI：

* 如果使用了--share，命令行会输出一个gradio.live的链接，直接访问即可。

更稳定的方式是使用SSH隧道（Port Forwarding）

在本地终端执行ssh -L 7860:localhost:7860 your_username@your_server_ip

* 然后在本机浏览器访问http://localhost:7860

优点：完全掌控环境，可以随时更新到最新版本。

缺点：需要一定的Linux和命令行操作基础。

方法三：使用Docker部署（介于两者之间，干净且高效）

Docker可以将应用程序和环境打包成一个容器，实现一次配置，到处运行。

操作流程：

1、 在云主机上安装Docker和NVIDIA Container Toolkit（让Docker支持GPU）。

2、 拉取现成的Stable Diffusion Docker镜像，

    docker pull pengzhile/pandora

3、 运行容器，并映射端口和模型目录：

    docker run -d --name sd -p 7860:7860 --gpus all -v /path/to/your/models:/models pengzhile/pandora

4、 访问本地的http://localhost:7860（通过SSH隧道）或服务器的http://your_server_ip:7860。

优点：环境隔离，部署干净，不易出错。

缺点：需要理解Docker的基本概念。

三、重要提示与最佳实践

1、成本控制：不用时一定要“关机”或“销毁”实例！ 云主机的计费通常是按运行时长计算的，关机后通常只收取少量云硬盘的存储费用。

2、数据持久化：你的模型和作品应该保存在云硬盘中，而不是实例本身的空间，这样即使销毁实例，数据也不会丢失，下次租用时，将云硬盘挂载到新实例即可。

3、安全设置：如果你的WebUI直接暴露在公网（即不用SSH隧道，直接通过IP:端口访问），务必设置密码认证，否则任何人都可以使用你的GPU资源。

在webui.sh 启动时添加参数--gradio-auth username:password

4、模型下载：国内网络下载Hugging Face上的模型可能很慢，建议：

* 在本地用下载工具（如迅雷）下载好模型（.safetensors或.ckpt文件）。

* 通过云服务商提供的“文件传输”功能或SFTP工具（如WinSCP, FileZilla）上传到云主机的正确目录（通常是stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/）。

对于绝大多数初学者，强烈推荐从【方法一】开始，选择AutoDL等平台的预置镜像，这是通往云主机AI绘画世界最快捷、无痛的道路，当你熟悉之后，再探索其他方法以获得更大的灵活性。

文章摘自：https://idc.huochengrm.cn/zj/15831.html