云端图形工作站
通过远程连接使用一台带高性能显卡的云端机器,本地只用负责操作和预览,适合本地显卡带不动大模型或需要长时间训练的场景。
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云端图形工作站,一键启动 Stable Diffusion 等 AIGC 环境
青椒云图形工作站把高性能 GPU 算力搬到云端,用户通过浏览器或客户端远程连接一台配置好的图形工作站,用来跑 Stable Diffusion、AIGC 动画制作和 LoRA 模型训练。它的思路是免去本地装环境、下载模型的麻烦,把开箱即用的镜像和海外模型资源打包好,适合本地显卡不够或不想折腾配置的创作者。短板同样明显:云端实例依赖网络,高峰期可能排队,长期使用成本不低,更适合项目制而非日常挂机。
青椒云图形工作站是青椒云提供的云端图形工作站服务。用户不需要自己买显卡、装驱动,只要连接一台远程的高性能机器,就能在图形界面里直接用剪辑、建模、AI 绘画这类吃显卡的软件。
它比较有辨识度的地方是面向 AIGC 场景做了预置:一键启动 Stable Diffusion,环境已经装好,还提供大量墙外模型资源,省去自己找模型、配 Python 环境的步骤;同时支持 AIGC 动画制作插件,以及被称为「LoRA 模型炼丹器」的训练工具,训练侧不需要本地配置。
用法上,个人创作者适合按项目临时开一台机器出图、训模型,用完就释放;团队则可以把它当成共享的算力池,把重活放到云端跑,本地电脑只负责操作和预览。
通过远程连接使用一台带高性能显卡的云端机器,本地只用负责操作和预览,适合本地显卡带不动大模型或需要长时间训练的场景。
预置 Stable Diffusion 运行环境,连接实例后无需自己安装依赖,即可进入出图界面开始工作,省去配环境、装插件的步骤。
提供大量墙外模型资源,直接在实例内取用,不用自己翻墙下载再上传,解决了找模型、传大文件这一环的麻烦。
针对动画制作场景提供插件支持,可以在同一台云端机器上完成从出图到动起来的部分流程,不必在多台设备之间来回倒素材。
内置 LoRA 模型训练工具,本地无配置要求,把训练放到云端算力上跑,适合想练自己角色或画风模型但显卡不够的用户。
想在本地跑大模型出图但显卡显存不够,可以连云端实例来出图,把算力问题交给远端。
训练模型对显卡和显存要求高,本地跑不动时,云端训练是一个直接的选择,且不需要自己配训练环境。
需要跑 AIGC 动画插件,又想控制硬件投入,可以把重活放到云端,成员各自连同一套环境协作。
使用量很小的时候,折腾云端连接和文件传输未必比本地工具省事,按需开机也容易忘记释放。
所有操作都依赖远程连接,网络一卡就影响出图和预览,弱网环境下体验会明显打折。
本地装需要自己配 Python 环境、装依赖、下模型,显卡不够还得换硬件。青椒云是把这些放到云端的图形工作站上,连接后环境已经就绪,模型资源也在实例里可以直接取用,省掉的是配置和下载这两步。代价是操作走远程连接,网络质量会直接影响手感。
不需要,训练算力在云端,本地只负责操作和查看进度,所以对本地配置没有要求。适合想练自己角色或画风模型、但本地显卡跑不动的情况。需要注意的是训练本身耗时较长,建议集中在一次开机里把训练跑完,减少反复开关机的开销。
它的定位是图形工作站,重点是显卡算力,面向的是出图、训练、动画这类吃显卡的任务。日常办公、上网这类轻量需求用云端实例并不划算,反而受远程连接延迟影响。把它当成按需调用的算力更合适。
支持 AIGC 动画制作插件,可以在同一台云端机器上接着出图的结果继续处理,素材不用在本地和云端之间反复搬运。对于做短视频或动画分镜的创作者,省下的是换设备和传文件的环节,实际流程还是取决于插件本身的用法。
素材和模型都运行在云端实例上,涉及自己训练的数据时,是否外传、实例释放后文件如何保留,取决于平台侧的存储策略。接商单或处理客户素材的用户,建议先了解清楚实例销毁后数据保留规则,再决定哪些资料放上去。