Template · Génération d’images · CUDA 12.1

Lancer Fooocus sur un GPU cloud, en 30 secondes

Génération d’images prompt-and-go — la simplicité façon Midjourney sur SDXL. Fooocus habille SDXL d’une interface façon Midjourney : tapez un prompt, obtenez de bonnes images, sans réglages de sampler à apprendre. C’est le template à confier à des coéquipiers non techniques — et la facturation à la seconde fait qu’un après-midi de prompting coûte moins cher qu’un café. À partir de $0,029/h sur une RTX 3060 interruptible.

Déployer Fooocus Tous les 37 templates

Actif en ~30 s

Image pré-mise en cache, ports mappés, TLS terminé — la stack fonctionne avant même que vous ayez fini de lire cette phrase.

Template gratuit

Vous payez uniquement le prix du GPU : Fooocus sur une RTX 3060 coûte $0,058/h à la demande, $0,029/h en interruptible, facturé à la seconde.

Volumes pour l’état

Les modèles, jeux de données et résultats vivent sur un volume à $0,08/GB/mois ; l’instance reste jetable.

Privé par défaut

GPU dédié, disque chiffré, paiements en crypto, sans KYC, aucune IP stockée — Jupyter et SSH derrière vos propres identifiants.

Meilleurs GPU pour Fooocus

Trois paliers de prix qui font bien tourner ce template — Bon, Meilleur, Le meilleur. Tous les modèles du catalogue fonctionnent ; ce sont les options les plus avantageuses.

Palier	GPU	VRAM	À la demande	Interruptible	Pourquoi cette carte	Action
Bon	RTX 3060	12 GB	$0,058	$0,029	12 GB font tourner Fooocus avec son mode faible VRAM intégré.	Déployer
Meilleur	RTX 4070	12 GB	$0,123	$0,061	12 GB GDDR6X et la vitesse Ada à un tarif bas.	Déployer
Le meilleur	RTX 4090	24 GB	$0,354	$0,177	24 GB pour une génération rapide par gros lots.	Déployer

Besoin de plus de VRAM ? Le catalogue complet liste tous les 83 modèles avec leur disponibilité en direct ; le guide VRAM associe les modèles aux cartes.

Déployez Fooocus depuis la console, le CLI ou l’API

Choisissez le template dans la barre de déploiement de la console, ou scriptez-le :

Console — filtrez par GPU, choisissez Fooocus dans le sélecteur de templates, définissez le disque et l’environnement, déployez.
CLI — pip install lowcostgpu, puis la commande à droite. Référence CLI.
API — POST /v1/instances avec "template": "fooocus". Référence REST.
Votre image — toute référence OCI fonctionne aussi ; nous injectons le runtime NVIDIA. Documentation des templates.

déploiement — fooocus

$ lowcostgpu launch --gpu rtx-3060 --template fooocus \
    --disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Fooocus · RTX 3060 · $0,058/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2   # billing ends this second

Ce que contient le template Fooocus

Image	lowcostgpu/fooocus
CUDA	CUDA 12.1
Accès	Shell SSH · JupyterLab sur un port mappé
Catégorie	Génération d’images
Stockage	Disque NVMe de l’instance (dimensionné au déploiement) + volumes réseau en option
Facturation	Le prix du GPU uniquement, à la seconde — aucun frais de template, aucun frais d’installation

Autres templates de génération d’images

ComfyUI sur un GPU cloud — Flux de travail d’image et de vidéo à base de nœuds, avec ComfyUI-Manager préinstallé.
InvokeAI sur un GPU cloud — Un studio Stable Diffusion soigné — canevas, calques et nœuds de workflow.
SD WebUI Forge sur un GPU cloud — Le fork Forge du SD WebUI — attention plus rapide, VRAM réduite, mêmes extensions.
SD WebUI A1111 sur un GPU cloud — Le classique AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI, avec l’écosystème complet d’extensions.
SwarmUI sur un GPU cloud — Une interface adossée à ComfyUI qui répartit la génération sur plusieurs GPU.
Tous les 37 templates

Fooocus sur un GPU cloud : FAQ

Les variables d’environnement, les ports et les images personnalisées sont couverts dans la documentation des templates.

Combien coûte l’exécution de Fooocus sur un GPU cloud ?

Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,029/h sur une RTX 3060 interruptible, $0,058/h à la demande sur une RTX 3060. La facturation est à la seconde, donc une heure d’expérimentation coûte une heure, pas une journée. Le stockage est à $0,08/GB/mois.

Combien de temps faut-il pour démarrer Fooocus ?

Environ 30 secondes après le clic de déploiement : l’image est pré-mise en cache sur les hôtes, les ports sont mappés et le TLS est terminé pour vous. Redémarrer une instance arrêtée est plus rapide, et votre disque est exactement comme vous l’avez laissé.

Puis-je conserver mes modèles et mes résultats entre les sessions ?

Oui — attachez un volume au déploiement. Tout ce qui se trouve sur le volume survit à la destruction de l’instance et se monte sur l’instance suivante dans la région en quelques secondes, à $0,08/GB/mois. Le disque de l’instance lui-même survit à l’arrêt et au démarrage, mais pas à la destruction.

Puis-je ajouter mes propres checkpoints et LoRAs SDXL ?

Déposez-les sur un volume monté sur le chemin des modèles ; Fooocus les liste dans le panneau avancé au démarrage suivant.