大家好，我是一名逐渐入门的炼丹师。

近几年，随着 Diffusion 技术的爆火，图像生成技术日益成熟。但想要自己部署一个文生图模型，往往需要性能较强的显卡，然而现如今显卡价格居高不下，让不少人望而却步。对于没有显卡、又希望以较低成本体验训练和推理的朋友，我个人比较推荐 AutoDL 这个平台（价格非常友好，例如5090的价格为3.14元每小时，4090的价格为2.19元每小时，通常4090已经能够满足生成模型推理的需求）。

除了性价比高之外，我觉得 AutoDL 最吸引我的还是它的 算法社区 功能。作为新手，环境配置常常让我头大，而在算法社区里，很多项目都支持一键部署，这为我省下了大量精力和时间，例如说我们要部署ComfyUI，就可以按以下步骤执行：

1. 进入AutoDL官网（AutoDL算力云 | 弹性、好用、省钱，GPU算力零售价格新标杆），点击“算法社区”。

2. 点击“热门”中的“FLUX”，或者在搜索栏进行搜索也行。然后点击下载量最多的这个ComfyUI_2024。

3. 点击最右边的“AutoDL创建实例”。左边的公告是作者关于如何使用的一些说明，建议用之前先读一下哦。

4. 进入显卡选择界面，我们选择一张稍微便宜点的显卡，比如4090D，可以看到价格还是蛮便宜的，4090D的价格为1.98元每小时。最后点击“创建并开机”。

5. 接下来进入“容器实例”界面，点击“JupyterLab”，左边的“SSH登录”也是有用的，稍后我们需要用SSH连接远程服务器的网站，具体可以参考： AutoDL帮助文档

6. 进入Jupyter界面后，我们首先运行“工具箱.ipynb”下载相关模型，比如这里我下载的ControlNet。需要注意的是，这些插件对内存要求比较大，可以适当对内存进行扩容。

7. 然后我们就可以进入“启动.ipynb”中，可以按需求进行学术加速，参考：‌​‬⁠​‌​‬​⁠‬​​‌​‌⁠‍‍​⁠​‍​‌​‍⁠​​​​​‍‌​⁠‬​⁠​​​​​学术加速 - 飞书云文档。点击运行后，我们直接“ComfyUI，启动！”。

8. 进入网站后会发现有很多模板，需要对应的模型才能完成。我们刚才下载了ControlNet，这里就先来试试图像到图像吧！

9. 进入工作流，如图所示。

10.如果你不了解每个模块是什么用途，非常推荐的一个方式是直接截图整个工作流，并输入给GPT，比如ChatGPT就能很好地做出解答，同时你也可以让GPT给你撰写Prompt以及对应的各项参数等。

11. 我们来上传一张本地的图像试试，首先是我们告诉GPT，我们的需求是什么，让他来教我们如何调整参数。

12. 接下来我们对Prompt、K采样器的各项参数进行修改。然后点击最下方的“运行”，就可以生成图像啦！整个过程仅需一秒多。我们Prompt的需求是绘制一个类似风格的水下图像，并将参考图中的女孩变成一个短发男孩，经过多次生成后，可以发现效果已经非常不错了！

最后的最后，还是要给AutoDL打个广告！

#AutoDL #GPU #租显卡