Stable-Diffusion をクラウド GPU で動かす
Stable-Diffusion は FurkanGozukara によるAI 動画生成モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
プロジェクトの説明： FLUX, Stable Diffusion, SDXL, SD3, LoRA, Fine Tuning, DreamBooth, Training, Automatic1111, Forge WebUI, SwarmUI, DeepFake, TTS, Animation, Text To Video, Tutorials, Guides, Lectures, Courses, ComfyUI, Google Colab, RunPod, Kaggle, NoteBooks, ControlNet, TTS, Voice Cloning, AI, AI News, ML, ML News,
今日動かせる GPU
この種のアプリの一般的な GPU メモリ：約 24 GB。大きなモデルや高解像度ではさらに必要です。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| Titan RTX | 24 GB | $0.25 | $2.50 | レンタル |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.40 | $4.00 | レンタル |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | レンタル |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | レンタル |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.44 | $4.40 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Stable-Diffusion の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
アプリをクローンして README に従う
下のコマンドを実行し、プロジェクトの README に従ってください。多くのアプリはマシンのポートから開ける Web 画面を起動します。
git clone https://github.com/FurkanGozukara/Stable-Diffusion.git
cd Stable-Diffusionなぜ自分で動かすのか
ホスト型の動画ツールはクリップごとや月額で課金され、順番待ちもあります。自分の GPU なら動かした時間だけの支払いで好きなだけクリップを作れ、プロンプトもファイルも自分のマシンに残ります。
よくある質問
- Stable-Diffusion にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 24 GB（? パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Stable-Diffusion を動かす費用は？
- Titan RTX で 1 時間 $0.25 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $2.50 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能