AI 影视与视频制作用云 GPU
CloudGPU 按分钟出租 GPU，用来做 AI 影视和视频。 选一张卡和 ComfyUI 模板（或带 root SSH 的裸 GPU），跑完镜头、把文件拷走，再销毁实例。按分钟计费，1 分钟起，销毁实例即停止计费。
一部短片其实是好几项任务，每项要的显存都不一样：分镜帧、视频片段、角色 LoRA、配音、配乐，收尾还有一遍超分。单卡按小时计费的话，整个项目都要按大卡付钱。按分钟计费，就可以重活租大卡，其余步骤换小卡。
每个环节用哪张卡
显存数字取自各项目自己的文档（2026-11-04 查阅），表中链接的指南会完整引用原文。现在能开哪些卡，以 /deploy 为准。那里每张卡还列出了 vCPU 和内存，对需要把权重卸载到系统内存的模型很关键。
| 环节 | 开源模型与工具 | 建议起步的显存档位 | 可选卡型 |
|---|---|---|---|
| 分镜帧 | ComfyUI 中的 FLUX.1、SDXL | 24 GB | RTX 4090、RTX 4090D |
| 视频片段（5B–8B 级） | Wan 2.2 TI2V-5B（官方脚本 24 GB）、HunyuanVideo 1.5（开启卸载时至少 14 GB） | 24–32 GB | RTX 4090、RTX 5090 |
| 视频片段（14B 级） | Wan 2.2 T2V / I2V-A14B：官方脚本要求 80 GB；用 ComfyUI 的 FP8 文件（每个专家 14.29 GB）加卸载可以更低 | 32 GB 起，官方脚本需 80 GB | RTX 5090、RTX 4090 48G、A100 80G |
| 带原生音频的视频 | MiniMax H3（开放的 Base 检查点）、LTX-2.5（没有官方显存数字） | H3 需 80 GB 级；或 24–32 GB 配合 int8、分块流式加载和大量系统内存 | RTX PRO 6000 96G、A100 80G、RTX 5090 |
| 角色一致性 | 用 musubi-tuner 或 ai-toolkit 训练 Wan / H3 LoRA（musubi-tuner 建议视频训练用 24 GB 及以上） | 24–48 GB | RTX 4090 48G、RTX 5090 |
| 配音与口型同步 | CosyVoice 3、IndexTTS-2.5、LatentSync（1.5 需 8 GB，1.6 需 18 GB）、MuseTalk | 24 GB | RTX 4090、RTX 3090 |
| 配乐 | ACE-Step 1.5（XL 不卸载需 20 GB 及以上）、MiniMax Music 3（全精度不到 24 GB） | 24 GB | RTX 4090、RTX 4090D |
| 超分与插帧 | SeedVR2、RIFE、Real-ESRGAN | 8–24 GB（SeedVR2 FP16 需 24 GB 以上） | RTX 4090、RTX 5090 |
分步指南：
- Wan 视频生成该用哪张 GPU？
- MiniMax H3 需要什么 GPU？
- AI 短片制作：每个环节用哪张 GPU？
- 在云 GPU 上用 ComfyUI 运行 Wan 2.2（英文）
- 用 musubi-tuner 训练 Wan 2.2 LoRA（英文）
你能拿到什么
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 模板 | ComfyUI（不预装模型权重），或带 root SSH 和 JupyterLab 的裸 GPU |
| ComfyUI API | 实例运行期间提供一个公网 HTTPS 端点，用来调用 ComfyUI 的 /prompt API，脚本可以直接排队提交镜头。端点本身不带登录，需要的话请自己加 |
| 下载 | 从 Hugging Face 或 GitHub 拉权重前先运行 cloudgpu-net on（指南（英文）） |
| 计费 | 按分钟，1 分钟起，从预付余额扣费。销毁实例即停止计费。通过 GPU API 可以给实例设时长上限或花费上限，忘了关的渲染也不会一直跑下去 |
| 支付 | 支付宝、Google Pay、Apple Pay、Visa/Mastercard 或 USDT（支付方式） |
不想自己管 GPU？用托管视频模型
如果只要成片、不想管机器，CloudGPU 模型 API 也提供托管视频模型，比如没有开放权重的 Wan 3.0。用 POST /v1/videos 创建任务，轮询 GET /v1/videos/{id}，再下载 MP4。模型和价格见 /api，请求格式见 /api/docs。
发布前先看模型许可
开源视频模型的许可各不相同。Wan 2.1 和 2.2 采用 Apache 2.0。MiniMax H3 和 HunyuanVideo 1.5 使用各自的社区许可，部分配乐和插帧权重仅限非商业用途。上面的指南都附了各自许可的链接。用这些文件做的片子发布之前，请先读一遍对应的许可。
常见问题
做 AI 视频该租哪张 GPU？
以项目里显存需求高的那一步为准。Wan 2.2 TI2V-5B 用官方脚本可以在 24 GB 的卡上运行，HunyuanVideo 1.5 标注的下限是开启卸载时 14 GB。Wan 2.2 14B 模型的官方脚本要求 80 GB；ComfyUI 的 FP8 文件和卸载能把这个需求降下来。MiniMax H3 全精度需要 80 GB 及以上，或者用 24–32 GB 的卡配合 int8、分块流式加载和大量系统内存。本页链接的指南引用了每个模型自己给出的数字。
ComfyUI 是预装的吗？
是的，ComfyUI 模板会安装 ComfyUI，但不含模型权重。工作流需要的 checkpoint 请通过 SSH 或 JupyterLab 下载到 ComfyUI/models。
GPU 时间怎么计费？
按分钟计费，1 分钟起，从预付余额扣费。销毁实例即停止计费。当前价格见价格页。
不同环节可以用不同的卡吗？
可以。每个实例单独计费，所以可以先在大卡上渲染片段，销毁后再到小卡上做配音、配乐或超分。销毁实例前先把文件拷走，因为实例上的数据会被删除。
能用脚本调用 ComfyUI 吗？
可以。ComfyUI 模板会给实例一个公网 HTTPS 端点，用来调用 ComfyUI 的 API。用 POST /prompt 提交工作流，轮询 GET /history/{prompt_id}，再用 GET /view 下载结果。
来源（2026-11-04 查阅）
- Wan2.2 README（显存建议，Apache 2.0）：https://github.com/Wan-Video/Wan2.2
- ComfyUI Wan 2.2 教程：https://docs.comfy.org/tutorials/video/wan/wan2_2
- MiniMax H3 模型卡与许可：https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3
- diffusers MiniMax H3 pipeline 文档（显存档位）：https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/api/pipelines/minimax_h3
- HunyuanVideo 1.5 模型卡：https://huggingface.co/tencent/HunyuanVideo-1.5
- LTX-2 代码仓库：https://github.com/Lightricks/LTX-2
- musubi-tuner：https://github.com/kohya-ss/musubi-tuner
- SeedVR2 ComfyUI 节点：https://github.com/numz/ComfyUI-SeedVR2_VideoUpscaler
- ACE-Step 1.5：https://github.com/ace-step/ACE-Step-1.5
价格见 https://cloudgpu.app/zh/pricing，这里不重复列出。现在能开哪些卡，以 https://cloudgpu.app/zh/deploy 为准。