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Matthew Berman 介绍了 Vultr 云端 GPU、基于 Docker 的 ComfyUI 配置、Hugging Face 模型下载和两个图像提示。这段视频由 Vultr 赞助。Stable Diffusion 3.5 根据 Stability AI 的社区许可证分发，视频中直接开放公网端口的方式应改为受限且经过认证的访问。
- 1受赞助的云端配置Berman 使用 Vultr 并披露合作关系；他说类似步骤可以调整后用于本地机器。
- 2配置 GPU教程在这个例子中选择 Ubuntu 云实例和 NVIDIA L40S GPU。
- 3运行图像界面他拉取 ComfyUI 容器，并在实例上准备持久化存储。
- 4下载模型文件他通过 Hugging Face 身份验证下载模型和文本编码器。
- 5生成图片他使用 ComfyUI 提示节点生成示例，包括一只长着龙翼的猫。
要点建议
- Berman 披露 Vultr 赞助了教程，并使用云端 GPU 而非本地 GPU。
- Stable Diffusion 3.5 模型权重的社区许可证附有条件，包括商业收入门槛；应查阅适用条款。
- ComfyUI 使用放在相应目录中的模型和文本编码器文件运行图像工作流。
- 演示中直接从公网访问 8188 端口的方式，应改为私有隧道或经过认证的访问，并限制网络规则。
- 2024 年视频提到的促销额度和每小时价格属于历史信息，如今可能不再提供。
按章节阅读整理后的全文
模型、许可与云端配置
Berman 介绍 Stable Diffusion 3.5 和 Vultr 的赞助。他选择 Ubuntu GPU 实例；模型与云服务各有独立的条款和费用。
Stable Diffusion 3.5 是一个可下载的文生图模型系列，我会展示如何在云端 GPU 上通过 ComfyUI 运行它。Vultr 赞助了这段视频。虽然我将模型描述为完全开源且免费，Stability AI 根据附有条件的[社区许可证](https://stability.ai/news-updates/introducing-stable-diffusion-3-5)分发权重；符合条件的非商业用途免费，商业用途则可能根据收入和条款需要企业许可证。
如果本地机器容量不足，云端 GPU 可以是一个替代方案。我展示当时可用的账户促销，并在 Vultr 上部署 Ubuntu Cloud GPU 实例，选择一块 NVIDIA L40S，并为了演示关闭自动备份。云计算与模型许可分别计费；配置前应核对当前可用性、费率、促销和备份需求。
连接并运行 ComfyUI
他连接服务器、拉取 Docker 镜像，并启动带存储的容器。演示中使用的公网端口访问方式需要更安全的设计。
实例运行后，我使用 SSH 连接，拉取 ComfyUI 的 Docker 镜像，创建存储目录并启动容器。我查看容器日志，确认它已启动。这段 2024 年 12 月教程中的具体镜像、命令和文件路径依赖版本，因此应查阅当前项目和服务商文档。
视频开放了 8188 端口，并通过公网 IP 地址访问 ComfyUI。这种直接方式可能将未经认证的界面暴露在互联网上。更安全的配置是让服务绑定服务器的回环接口，使用 SSH 隧道或私有且经过认证的网关，并限制网络访问，而不是广泛开放端口。
下载并整理模型文件
他通过 Hugging Face 验证身份并下载模型和文本编码器，然后把文件移到 ComfyUI 使用的存储路径。
我安装 Hugging Face 命令行工具，用读取权限的令牌登录并下载模型文件。访问可能需要接受模型条款。我将下载的模型和文本编码器移到容器挂载的目录，再刷新界面。应妥善保管令牌和服务器凭据；一旦泄露，应撤销或轮换。
生成图片与讨论价格
他尝试文本提示并讨论其他工作流。结尾的促销只适用于 2024 年录制时的情况。
在 ComfyUI 中，我在文本编码节点输入提示并将工作流加入队列。第一张图片没有完全符合我的要求，但我喜欢它的外观。我尝试第二个提示：一只长着龙翼的猫，并展示输出。工作流和图片只是示例，不能证明模型会可靠地遵循所有提示。
我提到界面配置好之后，用户可以尝试不同的工作流和模型。在赞助结尾，我引用了一项限时 GH200 促销，价格为每小时 2.99 美元，并称比当时的正常价格低 25%。这是历史优惠，不是当前价格，也不是演示使用的 L40S 费率；应查看现行价格，并关闭或移除闲置资源以避免持续计费。
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