做AI绘画网站要几个人一起用，云服务器怎么选配置，GPU要多大才够用

很多朋友想做一个自己的AI绘画网站，但一上来就被几个问题卡住：到底要几个人一起用？云服务器怎么选？GPU到底要多大才够用？这篇文章就按“先定场景，再定配置”的思路，一步步带你把服务器选明白、搭起来。

我们会用一个比较实际的例子：做一个带WebUI界面的Stable Diffusion AI绘画站，前期自己和小圈子用，后面慢慢开放给更多朋友。所有例子都围绕“云服务器 + GPU”来展开，你可以边看边对照自己的需求。

一、先想清楚：你的AI绘画网站打算怎么用

在选配置前，先把使用场景想清楚，这比直接看参数重要得多。

可以从下面几个维度简单评估一下：

• 同时在线人数：是自己一个人用，还是经常有3～5个朋友一起试？还是打算做成小平台，长期有十几二十人排队出图？
• 出图分辨率和风格：主要玩512×512的小图、写真风，还是会经常生成1024×1024甚至更大尺寸、细节更多的大图？
• 模型复杂度：只用Stable Diffusion 1.5这种基础模型，还是会经常切换SDXL、各种LoRA、ControlNet等大模型？
• 访问方式：只是自己远程连服务器用WebUI，还是希望做一个简单的网站，让其他人通过浏览器输入提示词就能出图？

举个假设性例子：

• 你 + 3～5个朋友偶尔一起玩，主要出512×512、768×768的图，偶尔1024×1024；
• 模型以SD 1.5为主，偶尔试SDXL；
• 大家通过浏览器访问你搭好的WebUI；
• 并发出图量不大，同一时间最多2～3张图在跑。

如果你的情况和上面类似，那后面给出的配置区间，就可以直接参考。

二、GPU到底要多大？从“显存”这个关键点说起

做AI绘画，对云服务器来说，最关键的硬件就是GPU，而GPU里最关键的指标就是显存（VRAM）。显存大小直接决定了你能跑的模型、分辨率和批量大小。

以Stable Diffusion为例，不同显存大致能支持的场景如下（均为假设性示例）：

• 8GB 显存：可以比较流畅地跑SD 1.5，出512×512、768×768的图问题不大，开启xformers等优化后，显存压力会小一些。这是很多人入门的“最低门槛”。
• 12GB 显存：用SD 1.5可以轻松跑1024×1024，也能比较舒服地试SDXL。如果你经常出大图、玩ControlNet，12GB会比8GB从容很多。
• 16GB～24GB 显存：可以同时跑多个模型，或者一次生成多张图，对高分辨率、复杂ControlNet、多LoRA叠加的场景更友好。适合有一定用户量、希望“稳一点”的平台。

简单总结一下：

• 个人或小团队、偶尔出图：8GB～12GB 显存基本够用；
• 经常出大图、模型多、并发略高：建议从16GB显存起步；
• 如果你对显存没概念，可以先记住一句话：在AI绘画场景里，宁可选显存大一点，也别卡在最低配置。

明确了显存需求，再去云服务器控制台看GPU型号时，就会更有方向。

三、云服务器整体配置怎么搭：CPU、内存、硬盘怎么选

除了GPU，CPU、内存、硬盘这些也不能随便选，它们会影响你安装环境、下载模型、处理任务的速度和稳定性。

还是以上面的“小圈子AI绘画站”为例，一个比较合理的起步配置可以是：

• CPU：4～8核都可以，AI绘画主要靠GPU，CPU太弱会影响解压模型、处理请求等，但也没必要上到几十核。
• 内存：至少16GB，推荐32GB。因为Stable Diffusion加载模型、处理图片时会占用不少内存，内存太小容易卡死或报错。
• 系统盘：至少80GB SSD，建议100GB以上。系统本身、CUDA、Python环境、Stable Diffusion代码加起来，会占用不少空间。
• 数据盘：如果打算多下几个大模型、LoRA、ControlNet，建议额外挂一块200GB～500GB的高性能云盘。模型文件单个就可能几个GB，很容易就把系统盘占满。

你可以把这个配置理解成一个“通用起步包”：

• CPU：4～8核
• 内存：16GB～32GB
• 系统盘：≥100GB SSD
• 数据盘：200GB～500GB（可选，但强烈建议）
• GPU：根据前面说的显存需求来定

这样搭出来的服务器，不管是自己玩，还是带几个朋友一起用，都会比较顺手。

四、在腾讯云上怎么选到合适的GPU云服务器

明确了“要几核CPU、多少内存、多大显存”之后，就可以去云服务商那边挑选具体机型了。以腾讯云为例，你可以这样操作：

1. 打开腾讯云GPU云服务器页面，先选择离你或你用户比较近的地域，这样访问延迟会低一些。
2. 在实例类型里，找到“GPU计算型”或“GPU渲染型”的系列，这些系列会提供NVIDIA等主流GPU。
3. 根据前面确定的显存需求，筛选对应的GPU型号。比如，如果你觉得8GB～12GB够用，就优先看提供这个显存区间的机型；如果预算充足、想一步到位，可以直接看16GB、24GB甚至更大的。
4. 选好GPU型号后，再确认CPU、内存、系统盘大小是否满足前面说的“通用起步包”标准。如果不够，就适当升级。
5. 网络带宽方面，如果只是自己和朋友用，5～10Mbps一般够用；如果未来用户多了，可以考虑更高带宽或搭配CDN。

为了方便你对比，这里用一个假设性示例表格，展示不同使用场景对应的配置思路（注意：以下配置仅为举例，不代表腾讯云实际在售机型，具体请以控制台为准）：

你可以根据自己的情况，在表格里找到最接近的一行，再去腾讯云控制台按这个思路筛选机型。

如果你已经想好要哪一类GPU云服务器，可以直接通过下面这个链接进入腾讯云GPU云服务器页面，然后在里面按刚才说的步骤筛选配置：腾讯云GPU云服务器。这样你可以一边看文章，一边在控制台实操，选起来会更直观。

五、从零开始在云服务器上部署Stable Diffusion WebUI

选好服务器之后，下一步就是把它变成一个可以出图的AI绘画站。这里以Stable Diffusion WebUI为例，带你走一遍从零部署的流程。

1. 准备一台干净的Linux云服务器

建议选择Ubuntu 20.04或22.04 LTS系统，社区资料多，踩坑概率小。创建好实例后，先通过SSH登录服务器：

ssh root@你的服务器IP

登录后，先更新一下系统：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

2. 安装NVIDIA驱动和CUDA

因为是GPU云服务器，需要安装对应的NVIDIA驱动和CUDA Toolkit，才能让GPU正常工作。以Ubuntu 22.04为例，可以这样操作（具体版本以腾讯云官方文档或控制台提示为准）：

添加NVIDIA驱动PPA源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update

安装推荐驱动（这里以525为例，实际版本以控制台提示为准）
sudo apt install nvidia-driver-525

安装完成后重启
sudo reboot

重启后，执行nvidia-smi，如果能看到GPU信息，说明驱动安装成功：

nvidia-smi

接下来安装CUDA Toolkit，同样可以参考腾讯云官方文档给出的版本建议：

添加CUDA仓库密钥和源（以12.2为例）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu22004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install -y cuda-toolkit-12-2

安装完成后，可以把CUDA路径加到环境变量里：

echo 'export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

3. 创建Python虚拟环境

为了避免依赖冲突，建议创建一个独立的Python虚拟环境：

安装Miniconda（如果还没安装）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按提示完成安装，然后重启终端或执行 source ~/.bashrc

创建虚拟环境
conda create -n sd python=3.10
conda activate sd

4. 安装Stable Diffusion WebUI

用Git把Stable Diffusion WebUI的代码拉下来：

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

然后安装Python依赖。这里以pip安装为例：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install xformers transformers diffusers accelerate

如果你在国内，下载依赖可能会比较慢，可以考虑配置国内PyPI镜像源，或者提前在有网络的环境下把依赖包下载好，再传到服务器上安装。

5. 下载模型

Stable Diffusion的模型文件比较大，可以从Hugging Face、CivitAI等网站下载。以SD 1.5为例：

mkdir -p models/Stable-diffusion
wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned.ckpt -O models/Stable-diffusion/v1-5-pruned.ckpt

如果你经常换模型，建议把数据盘挂载到models目录，这样系统盘就不会被占满。

6. 启动WebUI

在stable-diffusion-webui目录下，执行启动脚本：

./webui.sh --xformers --listen --port 7860

这里简单解释一下几个常用参数：

• --xformers：启用xformers优化，可以减少显存占用、提升出图速度（需要GPU支持）；
• --listen：让WebUI监听所有网络接口，这样你就能通过浏览器访问服务器的IP:7860；
• --port 7860：指定端口号，默认是7860，如果被占用可以改成其他端口。

启动成功后，你会看到类似“Running on local URL: http://0.0.0.0:7860”的提示。这时候，在浏览器里输入http://你的服务器IP:7860，就能看到Stable Diffusion的WebUI界面了。

六、让朋友也能通过浏览器访问你的AI绘画站

如果你只是自己用，那到上一步就差不多了。但如果你想让朋友也能通过浏览器访问，还需要做两件事：

1. 在腾讯云控制台的安全组里，放行你启动WebUI时用的端口（比如7860）。这样外部请求才能到达你的服务器。
2. 确保服务器的防火墙（如果有的话）也放行了对应端口。

做完这两步后，你的朋友就可以在浏览器里输入http://你的服务器IP:7860，和你一起玩AI绘画了。

如果未来你想做一个更正式的网站，比如有用户注册、付费、排队系统，可以在Stable Diffusion WebUI前面加一层自己的后端服务，把出图任务通过API发给GPU服务器，再把结果返回给前端。不过这是后话，先把“能出图、能多人访问”这个基础功能搭好，是最重要的。

七、预算有限怎么办？从“够用”到“慢慢加”的思路

很多朋友会担心：GPU云服务器会不会很贵？如果预算有限，可以从“够用”的角度出发，先搭一个能跑起来的最小配置，等用户多了、需求明确了，再逐步升级。

比如，你可以这样规划：

• 第一阶段：个人或小团队用，选8GB～12GB显存的GPU，16GB内存，系统盘100GB，数据盘200GB。这个配置足够跑SD 1.5和大部分SDXL场景，出图速度也能接受。
• 第二阶段：用户变多，经常需要出大图、多模型切换，可以把GPU升级到16GB～24GB显存，内存加到32GB～64GB，数据盘扩大到500GB或更多。
• 第三阶段：如果真的做成了小平台，有稳定的付费用户，可以考虑多台GPU服务器做负载均衡，或者上更高端的GPU机型。

这种“从小配置起步，慢慢加”的思路，可以让你在控制成本的同时，也能随着业务发展灵活调整。

如果你现在就想先搭一个最小可用的AI绘画站，可以先按第一阶段的配置去选服务器。选好之后，再通过这个链接进入腾讯云GPU云服务器页面，看看有没有适合你预算和需求的机型：腾讯云GPU云服务器。这样你可以一边看文章，一边在控制台实操，选起来会更直观。

八、常见问题答疑

1. 我是新手，完全不懂Linux，能不能用Windows云服务器？

可以用，但不推荐。Stable Diffusion的社区资料和教程，大部分都是基于Linux的，遇到问题更容易找到解决方案。如果你实在不想用Linux，可以选带图形界面的Windows云服务器，但需要注意：Windows上的环境配置可能会更折腾，而且同样需要安装NVIDIA驱动和CUDA。

2. 我只有一台普通云服务器（没有GPU），能不能跑Stable Diffusion？

可以跑，但速度会非常慢，而且很多大模型根本跑不起来。因为Stable Diffusion对GPU算力要求很高，普通CPU服务器的出图时间可能是GPU服务器的几十倍甚至上百倍。如果只是想体验一下，可以用一些云厂商提供的“AI绘画API”或者“在线Stable Diffusion”服务，不用自己搭服务器。

3. 我选的GPU显存是8GB，能不能强行跑SDXL？

可以强行跑，但需要做一些优化，比如降低分辨率、减少采样步数、使用模型量化等。但这样出图速度和质量都会

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