AI作图效率高，亲测ToDesk、顺网云、青椒云多款云电脑AIGC实践创作
一、引言随着人工智能天生内容（AIGC）的鼓起，越来越多的创作者开始探索高效的文字处理和AI绘图方式，而云电脑也正成为AIGC创作中的紧张工具。相比于传统的本地硬件，云电脑在AIGC场景中展现出了明显的上风，云电脑通过提供强盛的盘算资源，轻松应对深度学习模型的训练和推理任务，而其弹性扩展性也允许用户按需调整资源，无需购买昂贵的硬件设备，极大地降低了成本。
本文将通过对ToDesk云电脑、顺网云、青椒云三款云电脑的亲测实践，探究它们在AIGC创作中的体现，带您一同感受AI作图的高效体验。
二、硬件配置实测分析
强盛的硬件配置不仅决定了AIGC模型能否顺畅运行，也决定了天生内容的质量和天生速度。这里我起首选取了各个云电脑产品的最高配置，对显卡性能、内存巨细、存储速度等关键指标进行测评。
2.1、显卡性能对比
在处理对话天生、高复杂度的图像天生这类AIGC任务时，显卡扮演着至关紧张的脚色。各种大型预训练语言模型的训练和推理过程通常涉及大量的矩阵运算和浮点盘算。显卡的并行处理能力决定了处理矩阵乘法、卷积操作等盘算密集型任务的速度，决定了模型训练与推理的速度。这里我们选取了每款云电脑的最高配置进行对比：
云电脑产品
GPU
CPU
显存巨细
存储
带宽
青椒云
A4000、GeForce RTX 4090
16核
16GB、24GB
200g、300G
10Mbps
ToDesk云电脑
GeForce RTX 4090
16核
16GB
300G
20Mbps
顺网云
GeForce RTX 4060
8核
8GB
200G
20Mbps
综合来看，显卡方面：青椒云≈ToDesk>顺网云。青椒云和ToDesk的4090显卡在处理大型模型和高分辨率图像天生时具有显着的上风，顺网云虽然最高配置仅支持4060，可以胜任一些根本的任务。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/ecf81ff74867f41ff3690212314882ab.png
2.2、内存与频率对比
在AIGC场景下，云电脑的内存巨细与内存频率对创作过程中的模型加载、数据处理以及多任务运行有着至关紧张的影响。内存的巨细和频率决定了系统在运行时的数据存储能力和处理速度，进而影响创作的团体效率。
像LLama3、ChatGLM、Stable Diffusion通常具有数亿乃至数十亿的参数。这些模型在运行时，需要将其参数和暂时数据加载到内存中。如果内存不敷，系统将无法有用地加载整个模型，导致频繁的硬盘交换（paging）或内存溢出，进而极大地降低模型的推理速度和创作效率。而频率较低的内存将导致CPU或GPU等候数据输入，产生性能瓶颈。而高频内存可以或许保障GPU和CPU在推理和训练过程中保持高效的数据吞吐。
颠末分析，各个平台的高配版云电脑的内存巨细和速度如下：
云电脑产品
内存巨细
速度
ToDesk云电脑
64GB
3200MHz
顺网云
32GB
3200MHz
青椒云
32GB
3200MHz
对比来看，各云平台的均配备了巨细32GB，速度3200MHz的内存，且ToDesk云电脑AIGC藏宝地为64GB的内存，内存方面：ToDesk云电脑>青椒云=顺网云。
2.3、网络带宽对比
经常从事AIGC科研和创作的同学可能明确，预训练模型往往需要从云端资源库或第三方平台进行下载，其巨细一般都在10GB以上。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/70cc0c65a981581da7b0bfafd77c87d7.png
如上图所示，像根本版的SD模型，巨细在30GB以上，而近来比较火的LLama3模型，更是到达了300+GB。在带宽较低的情况下（如10-20 Mbps），下载这样的模型可能需要一个小时乃至更长时间；而在高带宽情况下（如100-500 Mbps），下载时间可以缩短到一个小时内或更少，而这也涉及到了很核心的成本题目。
这里本节使用测速网对各大云电脑产品的下载带宽和上传带宽进行了测试，最终结果如下：
云电脑产品
下载带宽/Mbps
上传带宽/Mbps
顺网云
2000+
2000+
ToDesk云电脑
1000+
600+
青椒云
50+
30+
综合来看，网络带宽方面：顺网云>ToDesk云电脑>青椒云。此中顺网云和ToDesk均能到达1000Mbps以上的下载带宽，而青椒云在网络带宽方面不太够用，在下载一些模型和安装依靠时比较慢。
2.4、性价比对比
青椒云aigc尝鲜与定制产品大多是2.5元/小时，需要先充值才能使用，最低充值10元起；如果想要和ToDesk一样的4090性能，至少要付100元/天起。而且账号竟然还能负债，前次差点忘了关机余额变-1，着实有点冒冷汗....
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/e2fb2d5a1fe660c08453ebaa46d7755d.png
相较而言ToDesk云电脑在代价方面的性价比还是相当不错的，即开即用，独享满血高性能显卡，手机、平板、PC皆可使用。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/35ac5a897293ee653f438d3df83483e5.png
ToDesk云电脑有其他平台没有的专享，那就是新用户免费试用。移动端、Web端新用户免费试用1小时，注册即送。如果是4070配置也有新用户0.1元体验6小时的券码：云电竞用【2024TD11】、云设计用【ToDeskPC5893】。通常根本会有运动价，打个5~8折，对刚需用户来说还是很划算的。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/0690775eda4cd8755d861950b0cb9c57.jpeg
顺网云的服务模式相对单一，专注于游戏配置范畴，它提供包月、包年等多种优惠套餐供选择，也支持用户按具体时长或时段购买。从收费设置上来看，它和网吧的计费方式颇为相似，比方月度和年度付费方案都包罗每日固定的1~2小时游戏时间，另有夜间包时段优惠。然而，过细比较当时长和时段的费用，会发现相对于其他两家，顺网云的代价会稍高些。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/744504b623ebe2c5ccd13b0beba439ab.png
三、对话天生场景——ChatGLM实践分析
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/d7a66419f6336e92848b6d2b8367eb9e.png
ChatGLM-6B是由清华大学和智谱AI开源的一款对话语言模型，基于 General Language Model (GLM)架构，具有 62亿参数。该模型依附其强盛的语言明确和天生能力、轻量级的参数目以及开源的特性，已经成为在学术界和工业界引起了广泛关注。原理包括以下几点：
[*]自回归填空预训练：通过猜测部门遮盖的文本，模型学习长距离依靠关系，加强了文本天生和明确能力。
[*]2D位置编码：为每个token分配两个位置id，捕获原始位置和相对位置，使模型能适应不定长的遮盖跨度，提升任务灵活性。
[*]模型架构的优化：优化了Transformer架构，调整层归一化和残差连接顺序，简化token猜测层，使用GeLU激活函数，进步了模型的效率和体现。
3.1、ChatGLM部署
由于三个云平台提供的操作系统均为Windows，部署ChatGLM的步调根本类似，下面统一先容。
起首在部署ChatGLM之前，需要安装Anaconda，方便依靠管理，进入https://www.anaconda.com/download，下载Windows版本的Anaconda Installer，
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/2323e3ed32236d5d24c593a6ed21afbe.png
点击安装，选项都选择默认即可：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/54b43d6cdef9a2bc21ce24447a4f5d8c.png
安装成功后打开Anaconda Prompt，输入python，体现版本号说明根本情况安装完毕。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/ce3dfda5f8ed12b48963276402c886fe.png
下面我们使用conda create -n glm新建一个名为glm的虚拟情况（当然，也可以直接使用base的虚拟情况）：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/4cd48032fb8b92317161468133bf893b.png
然后使用conda activate glm激活虚拟情况：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/f7c321548819f01c20acf94816ec6f9c.png
准备好根本的虚拟情况后，下面开始准备模型和代码，此中模型本次从https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b-int4下载ChatGLM2-6b的量化模型，而代码可以从https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B直接下载或者克隆。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/b3f4f79baac4837ef29afd4f5eb27ff6.png
然后cd进入ChatGLM-6b的代码文件目次中，输入pip install -r requirements.txt安装对应依靠情况，等候片刻：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/212483f415b41535bb7f3948fd3ac57d.png
安装好情况后，还需要打开tokenization_chatglm.py，将221行的代码放到 196行上面，即再super()方法前进行创建：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/b865a0c7f5cceec493daa525f20a72bc.png
并打开cli_demo.py文件，配置模型文件所在的路径：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/2660cdbf63b2ec75bb3c15c7e9a3cfa1.png
完成以上步调后，ChatGLM输入python cli_demo.py即可启动成功！
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/f4335505de697c0cfdb0cbed8ad3dec3.png
3.2、推理效率对比
在推理效率的对比中，我们关注ToDesk云电脑、顺网云和青椒云在对话天生中的体现。通过测量各平台的推理速度和GPU使用率，我们可以评估它们在处理AIGC任务时的效率。测试结果体现，由于4090的加持，青椒云和ToDesk推理速度确实显着更快，均能很好的完成任务。而4060版本的顺网云则有点左支右绌，在运行时，8GB的显存根本完全被占满，发一句你好大概要30秒的相应时间。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a0ee61bfff43ef0a95a512a9d18ade0.png
这里附表直观展示各平台的平均推理速度：
云电脑产品
单句平均推理速度
ToDesk云电脑
10s左右
青椒云
10s左右
顺网云
至少30s，长难句推理时间更久
3.3、对话天生质量对比
在对话天生质量的对比中，ToDesk云电脑、顺网云和青椒云部署的ChatGLM模型在语义正确性、一致性和流畅性方面体现根本一致。各个平台都能天生逻辑性强且连贯的对话内容，确保多轮交流中的天然过渡。虽然在个别细节上存在差异，但总体上，三者在对话天生质量上体现差不多，附图展示一些推理结果。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/1df818ffccb3aa7e66eb9c5acde4cb65.png
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/fc3390609092f43d8f6ac5a9c300d186.png
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/e20091c3b8d0914ad6344d5ad79c4d0d.png
四、图像天生场景——Stable Diffusion实践分析
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/b542fbfa3fb04713fdc288c04266d111.png
Stable Diffusion是一种将文本转化为图像的紧张框架，它联合了分数阶扩散方程和卷积神经网络（CNN）的头脑。这个方法的核心头脑是将文本作为扩散源，通过扩散过程将文本信息传递到整个图像中，从而天生一张图像。Stable Diffusion具有以下特点：
[*]高质量图像天生：模型颠末大量高质量图像训练，天生的图像具有较高的逼真度和细节体现力。
[*]高度灵活：Stable Diffusion可以或许天生各种范例的图像，如人脸、物体等，为开发者提供了广泛的应用场景。
[*]应用广泛：Stable Diffusion在图像处理、艺术创作、广告设计等范畴具有广泛的应用前景，如图像天生、去噪、加强、风格转换、插值等。
4.1、Stable Diffusion部署
这里选用Stable Diffusion Webui进行部署，其提供了文本天生图像，图像翻译图像，局部重绘，多种采样方法，Tag补全、词元分析等等诸多功能。Stable Diffusion WebUI允许用户通过图形界面与Stable Diffusion模型进行交互。它简化了模型的使用，使得即使没有编程经验的用户也能轻松天生图像。
起首使用夸克网盘下载sd-weiui-aki：https://pan.quark.cn/s/2c832199b09b，本次实践采用4.6.1版本，下载完成后解压如下图所示：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/385093c908605cdc1cdb7b22b136f892.png
然后点击绘世启动器启动，第一次启动可能需要加载一些控件如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/dd4e804cdc437774fd2954c42096cca9.png
启动后可能需要等候镜像加载与依靠安装：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/71ac70277095f431b6ce63bb22598c91.png
之后在web端就可以看到Stable Diffusion的WebUI界面：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/d0c5ea03b73ce2ac1949766acb50cf6a.png
4.2、SD模型部署便捷性对比定制的镜像
便捷性方面，青椒云提供了定制的镜像，可以一键启动，用户可以通过简单的操作一键启动所需的情况。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/230563a0f2c4a8a3cc18fd0db6d22b1a.jpeg
这些镜像根本上都是A4000的显卡，4090的显卡一般都要包天出售，代价在100/天。不过在测评过程中，经常遇见没有空闲云主机的题目，青椒云资源太缺了。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/0070f9c8ef817c0b4e22954e1a57e35d.png
而ToDesk同样也内置了绘世-WebUI定制镜像，可以直接免除4.1的步调，这种设计极大地简化了用户的使用流程，减少了配置时间，这对于缺乏技能背景的用户尤为友爱，使他们可以或许专注于内容创作，无需担心情况配置的题目，迅速进入创作状态。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/fc1097c85e3f519c43e893e5af47b25e.png
该镜像内置了丰富的素材库和模板，涵盖了从风景、人物到抽象艺术等多种风格，为用户提供了无限的创作灵感和可能性。用户可以根据自己的喜好和需求，选择得当的素材和模板进行创作，或者将其作为起点，进行二次创作和个性化改造，让每一幅作品都布满独特的韵味和生命力。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/9ed4857575a112ce4a36782f3f33da11.png
除了绘世-WebUI，ToDesk还提供了绘世-ComfyUI镜像，ComfyUI通过将AI流程分解成各个节点，实现了工作流的精准定制和可靠复现。ComfyUI以其超快的图像天生速度、流畅的操作体验以及社区大量的工作流模板广受好评，可以一键加载，轻松实现人像天生、背景替换乃至图像动画化等复杂操作。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/2a38b7ce81a265f9890025ad54e71a5b.png
在ComfyUI镜像中，ToDesk还内置了近来很火的黑神话悟空换脸的工作流，只需要一键启动，然后在“CLIP文本编码器”当中需要输入想要的场景，在“加载图像”输入单人正面照， 就可以快速的定制天生个人专属的悟空形象。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/edb46ddc7eee82ce20121920587cb7aa.png
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/8a71e976d055a65056f0c60280ce4bcc.png
在配置当中，ToDesk有一点很方便的就是本机和云电脑的文件快传的功能，由于做文生图和图生图时间，许多情况需要从本机找提示词或者找图片，需要两个呆板进行交互。毕竟ToDesk有深厚的远程连接和云桌面技能积聚，信道传输高效稳固。同时，在用户体验方面，ToDesk也下足了功夫，无论是界面设计还是操作流程，都力图简便明了，让用户可以或许轻松上手，无需过多学习成本。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/25efcb9bc8a8376f6a4fcc60b57ac988.png
此外，ToDesk云电脑也支持Web端，同客户端一样扫码登录，可以办理一些跨平台、本地内存不够等题目，所以无论是WebUI，还是ComfyUI镜像，ToDesk云电脑也能上Web实现。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/946887cf91d443059233aff7b7cded97.png
顺网云暂时没有对AIGC方面做相应的镜像，就部署便捷性方面，ToDesk>青椒云>顺网云。
4.3、图像天生速度对比
在本次测试中，我们评估了各云电脑在差别配置下的图像天生速度，并分析了这些速度对批量天生和高分辨率图像的影响。测试结果体现，ToDesk云电脑和青椒云在图像天生速度上体现尤为突出，可以或许迅速处理多个天生请求，并且在高分辨率图像天生方面体现稳固，ToDesk的RTX 4090和青椒云的RTX 4090，提供了强盛的盘算能力，明显提升了处理效率。
相对而言，顺网云由于仅配备了RTX 4060，其图像天生效率显着低于其他两款云电脑。在处理批量天生请求时，顺网云的相应时间较长，尤其是在高分辨率图像天生方面，经常需要更长的等候时间。这使得顺网云在需要快速天生大量图像的场景中显得力有未逮。这里附表展示各平台的平均出图速度：
云电脑产品
平均出图速度
ToDesk
3秒内
青椒云
3秒内
顺网云
5~10s
4.4、图像天生质量对比
在对比各平台使用相同模型和提示词天生的图像质量时，结果体现出显着的一致性。ToDesk云电脑和青椒云在天生图像的质量上仍旧处于第一梯度，体现令人满足，尤其是在细节呈现和色彩正确性方面。这两款云电脑的高性能显卡RTX 4090使得天生的图像在清晰度和层次感上更为出色。以下是ToDesk云电脑和青椒云在同一提示词下的天生结果对比：
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/e3ab1ec08fbaded39b969949ec425435.png
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/f9d1d877b753e6c6225658752dfe6564.png
相比之下，顺网云由于配备的是RTX 4060，尽管其天生的图像质量依然较高，但在绘制细节方面略显不敷，团体结果略逊一筹。特别是在复杂场景或高分辨率图像天生时，顺网云的体现未能到达青椒云和ToDesk云电脑的水准。这表明，在寻求更高细节和更正确图像的应用场景中，硬件配置仍旧对天生质量产生紧张影响。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/04d6907db2f05f3d4eb3a68c970b9fb9.png
这里举一个例子，如下图所示，同样的提示词，顺网云在天生手指方面、招牌文字、衣服细节方面留下了较多的破绽，刻画不够细节。
https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/651fc7fdb3e4cc7a51fd4b714b6c953d.png
就图像天生质量而言，ToDesk=青椒云>顺网云。
五、结语
在本次测评中，我们深入探究了ToDesk云电脑、顺网云和青椒云等云电脑产品在AIGC创作中的实际体现。结果体现，无论是在硬件性能、软件部署的便捷性，还是在推理效率和图像天生质量上，这些云电脑产品都展现出了各自的上风。特别是ToDesk云电脑和青椒云，在对话天生任务中，体现出了快速的相应能力，可以或许迅速天生连贯且逻辑性强的文本，确保了对话的天然流畅。在图像天生任务中，同样可以或许天生细节丰富、质量上乘的图像，无论是在艺术创作还是商业应用中，都可以或许满足用户的高标准要求。但值得留意的是，青椒云的4090显卡仅支持包天服务，可能造成一定的成本压力。
平台
上风
劣势
本机
可离线使用
没有足够的算力，需要在本机安装各种情况，占用本机空间，且无法在线帮助
顺网云
在服务稳固性和网络带宽方面体现较好。
最高配置仅支持RTX 4060显卡，在处理大型模型和高分辨率图像天生时碰到性能瓶颈，相对来说，推理速度慢，相应时间长
青椒云
提供RTX 4090显卡，提供一键启动的定制镜像，简化部署流程
网络带宽太低了，资源拥塞，下载和上传速度很慢，连接不稳固，代价偏贵
ToDesk
界面设计和操作流程上简便明了，学习成本低，文件快传功能可以或许明显进步工作效率
4090显卡、64G内存以及300GB数据生存，支持文件传输，内置AIGC应用，网页版兼容性大，新用户免费试用
综合来看，云电脑在AIGC创作中的上风已经不言而喻，随着技能的不断进步，我们有理由相信，云电脑将继续在AIGC创作中扮演更加紧张的脚色，推动创意产业的发展。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]