MODELOS ABERTOS / Geração de imagens com IA
Execute Dreambooth-Stable-Diffusion em uma GPU na nuvem
Dreambooth-Stable-Diffusion é um modelo de Geração de imagens com IA da JoePenna. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
Do projeto: Implementation of Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) by way of Textual Inversion (https://arxiv.org/abs/2208.01618) for Stable Diffusion (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Tweaks focused on training faces, objects, and styles.
GPUs em que cabe hoje
Memória de GPU típica para esse tipo de app: cerca de 12 GB. Modelos maiores e resoluções mais altas precisam de mais.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar Dreambooth-Stable-Diffusion
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Clone o app e siga o README
Execute os comandos abaixo e depois siga o README do projeto. A maioria dos apps inicia uma interface web que você abre pelas portas da máquina.
git clone https://github.com/JoePenna/Dreambooth-Stable-Diffusion.git
cd Dreambooth-Stable-DiffusionPor que executar você mesmo?
Com sua própria GPU não há plano mensal nem crédito por imagem. Carregue qualquer modelo ou LoRA e gere em lotes.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o Dreambooth-Stable-Diffusion precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (? parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o Dreambooth-Stable-Diffusion?
- A partir de $0.16 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.60.
- Preciso de uma assinatura?
- Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.
Experimente na sua própria GPU em minutos
Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.
- Cobrança por segundo em USD
- PyTorch e CUDA prontos em minutos
- Alugue também pelo ChatGPT ou Claude