MODELOS ABIERTOS / Imagen a video
Ejecuta stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 en una GPU en la nube
stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 es un modelo de Imagen a video de weights. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 5 GB para inferencia con pesos F32, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Alquilar |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Alquilar |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download weights/stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Animar imágenes en servicios alojados gasta créditos rápidamente. Una GPU alquilada no tiene límite de créditos: pagas por segundo y pruebas todas las variantes que necesites.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1?
- Según nuestra estimación, unos 5 GB para inferencia (1.5B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar stable-video-diffusion-img2vid-xt-1-1?
- Desde $0.14 por hora en GTX 1070, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.40.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude