全套 Stable Diffusion 模型
在任何版本的 Stable Diffusion——无论是 SD 1.5、2.1、SDXL 还是 SD 3.5——都可以按您的需求使用。您可以选择界面（ComfyUI 或 AUTOMATIC1111）、自定义处理流程、切换检查点，并通过 LoRA 或 ControlNet 集成对模型进行微调。
Stable Diffusion 托管服务：高效运行 SDXL、SD-3.5、SD-2 与 SD-1.5
Stable Diffusion Hosting 允许您在自己的 GPU 服务器或云基础设施上运行强大的生成式 AI 模型，如 SDXL、SD 3.5、SD 2 和 SD 1.5。通过自行托管，您可以完全控制模型选择、性能调优、自定义工作流程以及数据隐私。无论您偏好 ComfyUI 的模块化精准性，还是 AUTOMATIC1111 的简洁界面，均可部署针对硬件优化的模型——从轻量级 1.5 架构管道到高内存 SDXL 和 SD 3.5 配置。适用于开发者、艺术家和企业，Stable Diffusion Hosting 提供可扩展、成本效益高的 AI 图像生成服务，无需依赖第三方 API。
Choose The Best GPUs for Stable Diffusion Service Hosting
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GPU物理服务器 - P1000
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GPU物理服务器 - GTX 1650
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GPU物理服务器 - T1000
￥ 419.50/月
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立即订购- CPU： 8核E5-2690
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GPU云服务器 - A4000
￥ 1109.00/月
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GPU物理服务器 - GTX 1660
￥ 671.40/月
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- 独显： Nvidia GTX 1660
- 显存： 6GB GDDR6
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GPU物理服务器 - RTX 2060
￥ 1239.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 16核E5-2660*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 120GB SSD
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX 2060
- 显存： 6GB GDDR6
- CUDA核心： 1920
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GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti
￥ 1499.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显：RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - V100
￥ 1849.00/月
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立即订购- CPU： 24核E5-2690v3*2
- 内存： 128GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
GPU物理服务器 - A5000
￥ 2449.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
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- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，100M-1G带宽
- 独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
- 单精度浮点： 27.8 TFLOPS
畅销新品
GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti
￥ 2598.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
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- 系统： Win10/Linux
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- 2个独显： RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xRTX 3060 Ti
￥ 3079.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
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- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显： RTX 3060 Ti
- 显存： 8GB GDDR6
- CUDA核心： 4,864
- 单精度浮点： 16.2 TFLOPS
年中特惠
GPU物理服务器 - A40
￥ 2274.35/月
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立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
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- 独显： Nvidia A40
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10752
- 单精度浮点： 37.48 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xV100
￥ 3699.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显: Nvidia V100
- 显存： 16GB HBM2
- CUDA核心： 5,120
- 单精度浮点： 14 TFLOPS
畅销新品
GPU物理服务器 - 2xA5000
￥ 3758/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 24核E5-2697v2*2
- 内存： 128GB DDR3
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB SSD
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP,1G带宽
- 2个独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8192
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GPU物理服务器 - 3xA5000
￥ 4299.00/月
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立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统： Win10/Linux
- 其他： 独立IP，1G带宽
- 3个独显： Nvidia RTX A5000
- 显存： 24GB GDDR6
- CUDA核心： 8,192
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GPU物理服务器 - 3xA6000
￥ 7399.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 36核E5-2697v4*2
- 内存： 256GB DDR4
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- 系统： Win10/Linux
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- 3个独显： Nvidia RTX A6000
- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - 4xA6000
￥ 9899.00/月
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立即订购- CPU： 44核E5-2699v4*2
- 内存： 512GB DDR4
- 系统盘： 240GB SSD
- 数据盘： 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统： Win10/Linux
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- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
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GPU物理服务器 - 8xA6000
￥ 17299.00/月
月付季付年付两年付
立即订购- CPU： 44核E5-2699v4*2
- 内存： 512GB DDR4
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- 数据盘： 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统： Win10/Linux
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- 显存： 48GB GDDR6
- CUDA核心： 10,752
- 单精度浮点： 38.71 TFLOPS
Stable Diffusion模型托管兼容性矩阵
这张表格详细概述了最广泛使用的 Stable Diffusion models, 评估它们与不同 GPU 类型的兼容性、Web 界面（如 ComfyUI 或 AUTOMATIC1111）的适配情况，以及对 LoRA、ControlNet 和 SDXL Refiner 等高级功能的支持情况。同时还强调了音视频模型是否需要额外组件（如 FFmpeg），并明确了每个模型的许可条款——这对于商业或科研部署来说至关重要。
| 模型名称 | 大小 (fp16) | 推荐 GPU | 生成速度 (图/秒) | LoRA 支持 | ControlNet 支持 | 推荐 UI | 是否适合用作 Refiner | 需要的额外组件 | 许可证协议 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| stabilityai/stable-diffusion-v1-4 | ~4.27GB | RTX3060/5060 | 1.5-2 | ✅ | ✅（需扩展） | AUTOMATIC1111 | ❌ | 无 | CreativeML OpenRAIL-M |
| stabilityai/stable-diffusion-v1-5 | ~4.27GB | RTX3060/5060 | 1.8-2.2 | ✅ | ✅ | AUTOMATIC1111 | ❌ | 无 | CreativeML OpenRAIL-M |
| stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 | ~6.76GB | A4000/A5000 | 1.2-1.5 | ✅ | ✅（需 SDXL 版本） | ComfyUI | ✅ | 无 | CreativeML OpenRAIL++-M |
| stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0 | ~6.74GB | A4000/A5000 | 0.8-1.1 | ✅ | ❌ | ComfyUI | ✅（作为 Refiner） | 无 | CreativeML OpenRAIL++-M |
| stabilityai/stable-audio-open-1.0 | ~7.6GB | A4000/A5000 | - | ❌ | ❌ | Web UI | ❌ | FFmpeg、TTS 预处理 | 非商业 RAIL |
| stabilityai/stable-video-diffusion-img2vid-xt | ~8GB | A4000/A5000 | 取决于帧率 | ❌ | ❌ | Web UI | ❌ | FFmpeg | 非商业 RAIL |
| stabilityai/stable-diffusion-2 | ~5.2GB | RTX3060/5060 | 1.6-2.0 | ✅ | ✅ | AUTOMATIC1111 | ❌ | 无 | CreativeML OpenRAIL-M |
| stabilityai/stable-diffusion-3-medium | ~10GB | RTX4090/5090 | 1.0-1.5 | ✅ | 部分支持 | ComfyUI | ✅ | 无 | 非开源，需要 API 授权 |
| stabilityai/stable-diffusion-3.5-large | ~20GB | A100-40GB / RTX5090 | 0.5-0.9 | 未知 | 未知 | Web UI / API | ✅（需结合 Refiner 使用） | 未知 | 仅限 API 授权 |
| stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo | ~20GB | A100-40GB / RTX5090 | >2.0 | 未知 | 未知 | Web UI / API | ✅（需结合 Refiner 使用） | 未知 | 仅限 API 授权 |
什么是 Stable Diffusion 托管?
Stable Diffusion 托管服务是指在专用服务器或基于云的 GPU 基础设施上运行 Stable Diffusion 模型，以生成 AI 内容，例如图像、音频或视频。用户无需依赖第三方 API，而是可以使用 ComfyUI 或 AUTOMATIC1111 等工具自行托管这些模型，从而获得更高的控制权、定制化能力和隐私保护。托管解决方案可根据不同模型的性能需求进行优化——从轻量级的 SD 1.5 到高级的 SDXL 和 SD 3.5——同时确保对 LoRA 微调、ControlNet 以及 Refiner 模型的多阶段渲染等功能的兼容性。
Stable Diffusion 托管服务是专为艺术家、开发者、企业和研究人员设计的，他们需要高性能、成本效益高且可扩展的本地或远程生成工作流程。
Stable Diffusion 托管服务的主要特点
高性能与可扩展性
部署在强大的 GPU（如 RTX 4090、A100）上，实现快速的多用户推理。可大规模处理图像、音频甚至视频生成，支持批处理、并发操作以及内存高效的后端（如 vLLM）。
数据隐私与离线能力
自行托管意味着无需调用第三方 API。您的提示词、生成内容和模型都将完全保密——非常适合安全环境或企业场景。一旦模型下载完成，所有操作都可以完全离线运行。
模块化界面支持（ComfyUI / A1111）
可使用 AUTOMATIC1111 实现快速生成和简便操作，或使用 ComfyUI 进行高级节点化工作流，支持 Refiner 阶段、多模型串联及精细控制——所有操作都通过可视化拖拽界面完成。
为什么 Stable Diffusion 托管需要专用硬件和软件栈
实时图像生成对 GPU 的高要求
Stable Diffusion 依赖大型深度学习模型，需要强大的 GPU 并具备高显存（通常 8GB–24GB 或更多）才能实现快速的实时图像生成。仅靠 CPU 无法满足这些模型的并行处理需求。
复杂的软件依赖
SD 托管需要紧密集成的软件栈，包括 PyTorch、CUDA/cuDNN，以及 diffusers、xformers 和 transformers 等库。这些工具必须正确匹配版本并配置 GPU 加速，这增加了部署的复杂性。
基于 GPU 后端的交互界面
像 AUTOMATIC1111 或 ComfyUI 这样的 Web 界面允许用户通过浏览器生成图像，但实际的图像处理由 GPU 后端完成。这要求托管服务同时支持前端服务器和 GPU 运行时。
高存储和带宽需求
每个模型（如 SDXL、ControlNet）可能占用数 GB 存储空间。生成的图像、嵌入文件以及自定义 LoRA/DreamBooth 模型也需要高速 SSD 存储和稳定的网络带宽，这使得普通的托管基础设施无法满足需求。
如何使用 GPU 服务器开始 Stable Diffusion 托管
如何在 Ubuntu Linux 上安装 Stable Diffusion AUTOMATIC1111
如何在 Windows 上安装 Stable Diffusion AUTOMATIC1111
Stable Diffusion 提示词：权威指南
自行托管 Stable Diffusion 与 Stable Diffusion 即服务的对比
| 功能 | 🖥️ 自行托管 Stable Diffusion | ☁️ Stable Diffusion 即服务 (SDaaS) |
|---|---|---|
| 安装与维护 | 需要手动安装（GPU、驱动、PyTorch、Web 界面、模型）并进行持续更新 | 无需安装 — 可通过网页/应用/API 即刻使用 |
| 硬件成本 | 前期成本高（GPU 服务器或本地 RTX 30/40 系列） | 按使用付费或订阅制 |
| 定制化 | 完全控制：可安装任意模型、插件（如 LoRA、ControlNet、A1111 模组） | 仅限于服务提供的功能 |
| 性能 | 若运行在高端硬件上，性能最佳 | 可能受共享资源或价格等级限制 |
| 隐私与安全 | 100% 本地 — 图像/文本数据不会离开您的机器或服务器 | 数据需通过第三方服务器（存在泄露风险） |
| 扩展性 | 需要自行搭建 GPU 集群或云端架构 | 易于扩展 — 无需管理基础设施 |
| 网络需求 | 设置完成后可离线运行 | 需要网络连接 |
| 技术技能要求 | 中到高 — 需要 Linux/GPU/Python 经验 | 无需技能 — 通过浏览器或 API 初学者即可使用 |
常见问题解答：使用ComfyUI或Automatic1111进行Stable Diffusion托管
ComfyUI 和 AUTOMATIC1111 有何区别？
AUTOMATIC1111 提供功能丰富的网页界面，适合快速生成图像、编辑提示词和切换模型。ComfyUI 是基于节点的工作流引擎，更适合高级流程、精细控制、多模型设置和自动化操作。
高效自托管 Stable Diffusion 需要什么 GPU？
可以运行多用户或批量任务吗？
可以，尤其是配备大显存 GPU 和优化后端（如 vLLM 或 TorchServe）时。对于生产环境，建议使用容器化和 GPU 调度。
使用这些工具是否需要网络？
不一定。一旦模型和权重下载完成，两种 UI 都可完全离线运行，非常适合安全或隔离环境。
自托管应该选择哪个？
如果您是初学者或想快速试验，建议使用 AUTOMATIC1111。如果需要精确控制、复杂流程或 SDXL/Refiner 集成，推荐 ComfyUI。
两种 UI 都能使用 LoRA 和 ControlNet 吗？
AUTOMATIC1111 原生支持两者。ComfyUI 通过自定义节点支持，通常提供更深层的定制和灵活性。
使用这些模型需要许可证吗？
SD 1.5 / SDXL 使用 CreativeML OpenRAIL-M 许可证。SD 3.x / 音视频模型可能为非商业或仅限 API 使用的许可证 — 部署前务必查看使用条款。
可以将 Stable Diffusion 集成到自己的应用或 API 吗？
可以，两种 UI 都支持 API，或通过 Python、FastAPI、Flask 封装实现全自动化。