部署Stable Diffusion用什么配置的云服务器合适？

跑Stable Diffusion这种AI绘图工具，对硬件要求不低，尤其是显卡。很多人一开始想着买显卡本地搞，结果发现成本高、散热难、升级麻烦。这时候用云服务器就成了更灵活的选择，按小时计费，用完可以释放，还能随时切换不同级别的GPU。

需要什么样的GPU？

最关键是显存要够大。生成普通1024x1024的图，至少得8GB显存起步，不然容易爆显存报错。如果想跑LoRA训练、ControlNet控制或者高清修复，建议直接上16GB以上的显卡。目前在云上比较常见的选择是NVIDIA A10、A100、RTX 3090、RTX 4090这些型号，性能强，兼容性也好。

CPU和内存怎么配？

CPU不用特别高端，主流的4核或8核就完全够用，主要用来加载模型和处理前端任务。内存建议搭配16GB起步，如果同时开多个WebUI或者做数据预处理，32GB会更流畅。系统盘选SSD，至少60GB以上，因为模型文件动辄几个GB，缓存多了也占空间。

有没有一键部署的方案？

有。不少平台提供了预装好Stable Diffusion WebUI的镜像，开通实例后直接启动就能用，不用自己装驱动、配环境、下代码。对于不想折腾命令行的新手来说特别友好，点几下就能开始出图。

怎么选地域和网络？

优先选离自己近的可用区，延迟更低，操作WebUI更顺滑。带宽方面，普通出图5Mbps够用，但如果要批量生成图片并下载，建议临时升到10Mbps或更高，传文件快很多。

能不能边试边决定？

完全可以。很多服务商提供按小时付费的GPU实例，先选个便宜的配置试一试，看看出图速度和稳定性如何，满意了再换更好的。这种模式特别适合刚开始接触AI绘画、不确定自己需求的人。

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常用模型能存多久？

模型文件一般放在系统盘或者挂载的数据盘里。只要实例不释放，文件就一直存在。但要注意定期备份重要模型，避免因误删或系统异常导致丢失。有些平台支持把模型保存到对象存储，下次部署时一键拉取。

支持哪些插件和扩展？

只要环境开放权限，常规的WebUI插件比如ControlNet、Depth、Inpainting这些都能自由安装。部分预置镜像甚至已经集成了一些热门插件，开箱即用。如果有自定义需求，也可以通过SSH连接进去手动配置。

出图速度受什么影响？

主要看GPU型号和显存带宽。同样是24GB显存，A100比3090快不少，特别是在跑高清修复或大尺寸图的时候差距明显。另外，模型是否量化、是否启用xFormers优化，也会对速度有影响。

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能不能多人共用一台？

技术上可行，可以通过设置多用户访问WebUI实现共享。但要注意资源争抢问题，比如两个人同时生图可能导致显存不足。如果是团队使用，建议根据并发量选更高配置的实例，或者每人单独开一台。

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部署Stable Diffusion最低需要什么配置？

至少需要1块8GB显存的GPU，搭配4核CPU、16GB内存和60GB SSD系统盘。适合基础文生图任务，复杂功能可能受限。

有没有适合新手的一键启动方案？

有。部分平台提供预装Stable Diffusion WebUI的镜像，开通实例后直接访问IP加端口即可使用，无需手动配置环境。

按小时计费的GPU服务器贵吗？

价格取决于GPU型号和资源配置。入门级实例每小时几毛钱到一块多，高性能卡如A100每小时十几元不等，适合短期使用或测试。

模型文件可以保留下来下次用吗？

只要不删除云服务器实例，已下载的模型会一直保留在磁盘中。也可以将模型备份到持久化存储，便于后续复用。

远程访问WebUI卡不卡？

网络延迟主要受地理位置影响。选择离自己近的可用区，配合5Mbps以上带宽，操作界面基本流畅无卡顿。

能不能自己编译优化版本？

可以。只要有SSH访问权限，就能自行安装Python环境、拉取源码、启用xFormers或TensorRT等加速方案。