云端SD部署教程 - 白嫖4090、无需计算机代码知识基础、一键启动

近期发布了多期关于 SDComfyui 的教程，然而收到不少后台私信反映电脑性能不足无法安装 SD，或者安装后因不明原因报错且看不懂代码难以解决。针对这些问题，我给出的解决方案是采用云端部署。今天的教程将教授大家如何通过算网云服务器部署来使用 SD 应用，以及进行模型上传和生成图像下载。

一、云端部署 SD 与本地部署 SD 的区别

1. 优点：
   • 对本地设备配置要求极低，无需安装，只要能打开网站并确保网络速度，几乎不依赖设备性能。
   • 拓展性良好，可自行配置跑大图和满足临时需求，若对特定模型需求高，还能让平台直接内置。
2. 缺点：
   • 需支付费用，不同 GPU 显卡费用一般在 1.87 至 6.75 元每小时不等。结束计费后，云端渲染内容会清空，需手动保存至电脑本地。
   • 初级版无法个性化定制安装各种扩展插件，也不能自行上传下载模型或使用网盘同步模型。企业级价格过高，不建议个人使用。
   • 若 GPU 资源不足，可能需要等待排队。上传各种模型也需要一定时间。

鉴于以上原因对于电脑配置的问题，对于想 “尝鲜 SD” 的用户来说，云端部署是性价比最高的方式。

二、算网云算力租赁平台云端部署

推荐使用算网云服务器（强烈建议学生以及初学者使用）

不同厂商的云服务部署方法步骤是不一样的，推荐性价比较高的算网云。

官网入口看看介绍：https://www.aicpn.cn/

官方帮助文档：https://www.aicpn.cn/supports

注册登录入口：https://www.aicpn.cn/login

1、注册登录

注册

登录账号

还可以选择手机号码登录

新人注册就会送3元体验余额，添加客服完成任务可以领取总计18元算力余额。

2、充值

先来到控制台界面

点击费用管理，在里面选择账户充值

目前仅支付宝付款（改码仅用于演示，不存在实际作用）

3、启动和基础配置GPU实例

启动gpu实例

根据自己的的钱选择一个合适的显卡配置，如果无法选择表示暂时没有可供选择的CPU（暂时只有4090和4090D两种配置）

选择想要启动的镜像然后点击确定后开始部署，要注意的是目前平台提供4种不同的购买周期，购买的周期越长

镜像部署需要一定时间，大致等待一分钟左右即可，状态为运行中后，表示部署成功开始计费

点击Webui实例进入镜像

启动成功

4、按照时间收费，如果不进行续费，实例会自动销毁（如果没有启动成功不会收费，另外镜像部署时不会收费）

三、上传各种模型下载生成的各类图像。

1、模型的来源

当sd自带模型无法满足使用需求的时候，需要自己手动下载适合自己的大模型和lora。大模型和lora需要从c站下载，c站需要科学上网，从免费和下载速度的角度来说推荐从liblib上下载模型。

模型的命名必须使用英文

模型和的命名一定保持一致，后缀不要修改

需要将模型和模型对应效果图一起加载到sd中这样在sd中加载的模型和lora才有预览图

本地上传法

使用jupyterLabUI和fileBrowserUI这两个管理软件，这边用fileBrowserUI举例

首先点击fileBrowserUI，将用户名和密码复制进入后台界面，该界面相当于整个软件的后台控制界面

大模型的路径root/Comfyui/models/checkpoints（里面内置了三个较为常用的模型）

lora路径root/Comfyui/models/Lora

其他插件路径root/Comfyui/models/extensions

图片下载地址：root/Comfyui/output

综上所述：云部署和本地部署Stable Diffusion（SD）各有优势。云部署具有资源扩展性、无需硬件维护和高可用性，适合需要动态调整计算资源或处理大量生成任务的场景。用户可以按需付费，无需预先投入大量资金，且云平台通常提供冗余和备份，保证服务的稳定性。然而，云部署可能带来较高的长期成本，尤其在持续使用高性能计算资源时，此外，网络延迟和数据安全性也是需要考虑的问题，尤其是传输敏感数据时。

相比之下，本地部署SD提供更高的控制权，用户可以完全掌握硬件配置和软件优化，确保性能满足特定需求，并且在数据处理上不受网络延迟的影响，非常适合需要实时处理或注重数据隐私的场景。尽管初期硬件投资较高，但长期来看，本地部署的使用成本可能低于云部署。不过，本地部署的扩展性有限，硬件资源固定，难以快速响应大规模任务需求。此外，用户还需要自行管理和维护硬件，涉及定期升级和维修工作。因此，云部署更适合短期或资源弹性需求大的项目，而本地部署则更适合长期使用和注重数据控制的场景。