4 октября 2026 г. · Анатолий Крылов, редактор Тераферма
Как выбрать GPU для Stable Diffusion и Flux по задачам
Видеокарта для Stable Diffusion и Flux выбирается по сценарию: для портретов в SDXL хватит 12–16 ГБ (RTX 3060 за 12 ₽/час), для Flux и обучения LoRA нужно 24 ГБ (RTX 3090 за 26 ₽/час или RTX 4090 за 48 ₽/час), для генерации видео — от 32 ГБ, а для пакетной генерации выгоднее та карта, что даёт меньшую цену тысячи картинок.
Общий обзор требований моделей мы уже делали в статье Stable Diffusion, SDXL, Flux: какая видеокарта нужна. Здесь разберём практическую сторону: какую карту брать под конкретную работу. Таблица «видеокарта для Stable Diffusion» по версиям SD 1.5, SDXL и SD 3.5 лежит на странице Stable Diffusion на арендованной GPU.
Сводная таблица по сценариям
| Сценарий | Минимум памяти | Рекомендуемая карта | Цена, ₽/час |
|---|---|---|---|
| Портреты в SD 1.5 / SDXL | 8–12 ГБ | RTX 3060 / RTX 4060 Ti | 10 / 15 |
| Портреты во Flux | 16–24 ГБ | RTX 3090 / RTX 4090 | 22 / 44 |
| Обучение LoRA для SDXL | 12–16 ГБ | RTX 4060 Ti / RTX 3090 | 15 / 22 |
| Обучение LoRA для Flux | 24 ГБ | RTX 4090 / RTX 5090 | 44 / 70 |
| Короткое видео, лёгкие модели | 12–16 ГБ | RTX 4060 Ti / RTX 4080 | 15 / 32 |
| Видео, крупные модели | 32–80 ГБ | RTX 5090 / RTX A6000 / A100 | 70 / 60 / 102 |
| Пакетная генерация SDXL | 12–24 ГБ | RTX 4090 | 44 |
| Пакетная генерация Flux | 24–32 ГБ | RTX 4090 / RTX 5090 | 44 / 70 |
Дальше разберём каждый сценарий подробнее.
Портреты и фотореализм
Портрет редко делается одной генерацией, обычно это цепочка: базовое изображение, исправление лица детейлером, апскейл в 2–4 раза, иногда inpainting рук и фона. Каждый шаг добавляет нагрузку на память.
SD 1.5 и SDXL. Веса SDXL в FP16 занимают около 7 ГБ. С ControlNet, IP-Adapter для сохранения лица и детейлером набегает 10–14 ГБ. Карты с 12 ГБ хватает впритык, с 16 ГБ — комфортно. RTX 4060 Ti за 21 ₽/час будет разумным выбором для портретной работы на SDXL.
Flux. Модель Flux.1 содержит около 12 млрд параметров, и в FP16 одна только основная часть занимает порядка 24 ГБ. В FP8 или GGUF-квантизации она занимает 12 ГБ и меньше. Flux лучше справляется с руками, текстом и мелкими деталями, поэтому для портретов высокого класса он заметно удобнее. Для работы без постоянной выгрузки моделей между шагами берите 24 ГБ.
Апскейл. Самый тяжёлый шаг: увеличение до 4K через тайловый апскейл с повторной диффузией. На 24 ГБ его можно делать крупными тайлами, на 12 ГБ — мелкими и медленнее.
Inpainting и правки. Исправление рук, глаз, фона и одежды состоит из коротких операций, но их много. Здесь важна отзывчивость: когда каждая правка занимает 3–4 секунды, а не 15, работа идёт заметно быстрее. Поэтому для интерактивной работы с Flux многие выбирают RTX 4090 даже при наличии более дешёвых вариантов с той же памятью.
Вывод: для SDXL-портретов достаточно RTX 4060 Ti, для Flux-портретов с апскейлом — RTX 3090 или RTX 4090.
Обучение LoRA: персонажи, стили, товары
Своя LoRA нужна, когда модель должна узнавать конкретного человека, товар или фирменный стиль. Обучение требует больше памяти, чем генерация: помимо весов нужны градиенты, оптимизатор и активации.
LoRA для SDXL. С gradient checkpointing и 8-битным оптимизатором укладывается в 12–16 ГБ. На 24 ГБ можно увеличить батч и разрешение, и обучение пойдёт заметно быстрее. Типичная LoRA на 20–40 изображениях обучается за 30–90 минут.
LoRA для Flux. Здесь 24 ГБ считаются практическим минимумом для комфортной работы. С квантизацией базовой модели обучение запускается и на 16 ГБ, но медленнее. RTX 4090 справляется с типичной LoRA персонажа за 1–2 часа, то есть за 44–88 ₽. На RTX 5090 с 32 ГБ можно обучать в более высоком разрешении.
Подробности о параметрах, датасете и инструментах есть в статье дообучение LoRA на арендованной GPU.
Качество LoRA больше зависит от датасета, чем от карты. 20–30 разнообразных изображений с хорошими подписями дают лучший результат, чем 200 однотипных. Разные ракурсы, освещение, фон и выражения лица помогают модели отделить персонажа от случайных деталей. Подписи можно сгенерировать автоматически визуальной языковой моделью на том же сервере, а затем поправить вручную.
Совет: готовьте датасет и подписи на дешёвой карте или вообще без GPU, а мощную карту включайте только на время обучения.
Генерация видео
Видео остаётся самым требовательным сценарием. Модель генерирует не одну картинку, а десятки кадров, связанных по времени, и вся эта последовательность должна поместиться в память.
Анимация на базе SD. Расширения вроде AnimateDiff добавляют движение к SD 1.5 и SDXL. Короткие ролики по 2–4 секунды генерируются на 12–16 ГБ.
Специализированные видеомодели. Открытые модели, например семейство Wan, выпускаются в разных размерах. Лёгкие версии на 1–5 млрд параметров работают на картах с 12–24 ГБ. Модели на 14 млрд параметров в полной точности требуют порядка 40–80 ГБ; с квантизацией и выгрузкой части весов в оперативную память их запускают и на 24–32 ГБ, но генерация заметно замедляется.
Время генерации видео измеряется минутами на ролик, поэтому здесь особенно важна скорость. Для регулярной работы с видео смотрите на RTX 5090 с 32 ГБ, RTX A6000 с 48 ГБ или A100 с 80 ГБ. Последняя позволяет держать модель целиком в памяти и генерировать более длинные ролики в высоком разрешении.
Пакетная генерация: каталоги, баннеры, датасеты
Когда нужно сгенерировать тысячи изображений (карточки товаров, варианты креативов, синтетический датасет), главная метрика меняется. Важно не «на чём запустится», а «сколько стоит тысяча картинок».
Пример расчёта для SDXL, 1024×1024, 30 шагов. Скорости ориентировочные и зависят от сэмплера и настроек:
| Карта | Тариф, ₽/час | Примерно секунд на картинку | Картинок в час | Цена 1 000 картинок |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 10 | ~20 | ~180 | ~56 ₽ |
| RTX 3090 | 22 | ~8 | ~450 | ~49 ₽ |
| RTX 4090 | 44 | ~4,5 | ~800 | ~55 ₽ |
| RTX 5090 | 70 | ~3,5 | ~1 030 | ~68 ₽ |
Цена тысячи изображений у карт получается близкой, а вот время отличается в разы. Если 10 000 картинок нужны завтра, RTX 4090 сделает их примерно за 12 часов, RTX 3060 — больше чем за двое суток.
Для пакетной работы удобно запускать ComfyUI в режиме API и подавать задания скриптом. Как поднять ComfyUI на арендованном сервере, мы описали в статье ComfyUI на арендованной GPU. Если объём большой, несколько карт параллельно с разными частями задания ускорят работу пропорционально их числу.
Как организовать работу на арендованном сервере
Генерация изображений на удалённой карте почти не отличается от локальной, если один раз правильно всё настроить.
Интерфейс. ComfyUI и другие веб-интерфейсы работают в браузере. Запустите их на сервере и откройте через SSH-туннель: ssh -L 8188:localhost:8188 user@адрес-сервера, после чего интерфейс доступен по адресу localhost:8188 на вашем компьютере. Порт не нужно открывать в интернет.
Модели и диск. Типичный набор для работы весит больше, чем кажется: базовая модель SDXL — около 7 ГБ, Flux в FP8 — 12–17 ГБ, плюс VAE, текстовые энкодеры, ControlNet, апскейлеры и десяток LoRA. Закладывайте 80–150 ГБ диска для изображений и от 200 ГБ, если планируете работать с видеомоделями.
Скачивание. Модели удобно загружать прямо на сервер через huggingface-cli download или wget: канал сервера обычно быстрее домашнего, и вам не нужно гонять гигабайты через свой компьютер.
Результаты. Готовые изображения скачивайте архивом через scp или rsync в конце сессии. Для больших пакетов удобнее сразу складывать результаты в архив по мере генерации.
Воркфлоу. Сохраните свои цепочки ComfyUI в JSON-файлы и держите их у себя. Тогда на новом сервере вы восстановите рабочее окружение за несколько минут: установили ComfyUI, скачали модели, загрузили воркфлоу.
Разные сценарии — разные карты в течение дня
Не обязательно держать одну карту на всё. Типичный рабочий день дизайнера или контент-команды может выглядеть так:
| Задача | Карта | Время | Стоимость |
|---|---|---|---|
| Подбор промптов и композиции | RTX 3060 | 2 часа | 24 ₽ |
| Обучение LoRA персонажа на Flux | RTX 4090 | 1,5 часа | 72 ₽ |
| Финальная генерация и апскейл | RTX 4090 | 2 часа | 96 ₽ |
| Пакет из 2 000 вариантов SDXL | RTX 3090 | 4,5 часа | 117 ₽ |
| Итого | 10 часов | 273 ₽ |
Переключение между картами занимает минуты, а экономия по сравнению с мощной картой на весь день — заметная.
Как не переплатить
- Не держите сервер включённым, пока подбираете промпты. Отладку можно вести на RTX 3060 за 12 ₽/час, а на мощную карту переходить, когда процесс отлажен.
- Сохраняйте модели на диске сервера. Повторное скачивание Flux на 20+ ГБ каждый раз съедает время и деньги.
- Используйте FP8 и GGUF. Для генерации потери качества минимальны, а память и скорость выигрывают.
- Замеряйте до масштабирования. Сгенерируйте 50 картинок на двух картах-кандидатах и посчитайте цену тысячи.
Все перечисленные карты доступны в разделе аренды GPU для генерации и рендера с поминутной оплатой в рублях.