MODÈLES OUVERTS / Génération d'images par IA
Exécuter stable-dreamfusion sur un GPU cloud
stable-dreamfusion est un modèle Génération d'images par IA de ashawkey. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.
Du projet : Text-to-3D & Image-to-3D & Mesh Exportation with NeRF + Diffusion.
GPU compatibles aujourd'hui
Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 12 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter stable-dreamfusion
- 01
Louez un GPU
Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.
- 02
Ouvrez un terminal ou Jupyter
Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.
- 03
Clonez l'application et suivez son README
Exécutez les commandes ci-dessous, puis suivez le README du projet. La plupart des applications démarrent une interface web accessible via les ports de la machine.
git clone https://github.com/ashawkey/stable-dreamfusion.git
cd stable-dreamfusionPourquoi l'exécuter vous-même ?
Avec votre propre GPU, ni forfait mensuel ni crédit par image. Chargez n'importe quel modèle ou LoRA et générez par lots.
Questions
- De combien de mémoire GPU stable-dreamfusion a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 12 Go pour l'inférence (? paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de stable-dreamfusion ?
- À partir de $0.16 de l'heure sur RTX 3060, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.60.
- Faut-il un abonnement ?
- Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.
Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes
Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.
- Facturation à la seconde en USD
- PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
- Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude