3 октября 2026 г. · Редакция Тераферма
Stable Diffusion, SDXL, Flux: какая видеокарта нужна и что арендовать
Для Stable Diffusion 1.5 хватает видеокарты с 8 ГБ памяти, для SDXL комфортно 12–16 ГБ, для Flux — от 16 ГБ в FP8 и 24 ГБ в полном качестве. Лучшее соотношение цены и скорости при аренде даёт RTX 4090 с 24 ГБ за 44 ₽/час, бюджетный вариант — RTX 3090 за 22 ₽/час, а для Flux без компромиссов — RTX 5090 с 32 ГБ за 70 ₽/час.
Ниже разберём, почему для генерации изображений важна именно видеопамять, сколько нужно под каждую модель и какую карту арендовать под вашу задачу.
Почему видеопамять важнее всего
Генеративная модель целиком загружается в видеопамять: основная сеть (U-Net у SD и SDXL или трансформер у Flux), текстовые энкодеры и VAE. Плюс память нужна под промежуточные данные при генерации, а она растёт с разрешением и размером батча.
Если всё помещается — карта работает на полной скорости. Если нет — начинаются компромиссы:
- выгрузка в оперативную память — части модели переносятся в обычную ОЗУ и обратно, скорость падает в разы;
- сжатие модели — FP8 или GGUF-квантизация экономят память, но иногда немного теряют в качестве;
- уменьшение разрешения и батча — работает, но ограничивает результат.
Поэтому при выборе карты для генерации изображений сначала смотрят на объём памяти, а уже потом на скорость. Карта с 12 ГБ, которая держит модель целиком, будет быстрее карты с 8 ГБ и вдвое большей мощностью, если той приходится выгружать модель.
Что влияет на скорость, когда памяти хватает
Когда модель помещается целиком, в игру вступают вычислительная мощность и поколение архитектуры. Здесь есть несколько нюансов.
Поддержка FP8. Карты на архитектурах Ada Lovelace (серия RTX 40) и Blackwell (серия RTX 50) умеют аппаратно ускорять вычисления в FP8. Для Flux в FP8 это даёт заметный выигрыш. У RTX 3090 на архитектуре Ampere такой поддержки нет: модель в FP8 на ней запустится и сэкономит память, но прироста скорости от формата не будет.
Пропускная способность памяти. У диффузионных моделей она влияет меньше, чем у языковых, но всё же влияет. Именно поэтому RTX 4060 Ti с 16 ГБ и узкой шиной заметно медленнее RTX 4080 с теми же 16 ГБ.
Драйверы и библиотеки. Новейшие карты иногда требуют свежих версий PyTorch и CUDA. На арендованном сервере это решается установкой актуальных пакетов, но старые сборки интерфейсов могут не заработать сразу.
Тот же принцип «сначала память, потом скорость» работает и для языковых моделей, подробно об этом — в статье какую видеокарту выбрать для LLM и Stable Diffusion.
Сколько памяти нужно каждой модели
| Модель | Параметров основной сети | Минимум | Комфортно | Что учесть |
|---|---|---|---|---|
| Stable Diffusion 1.5 | ~0,9 млрд | 4–6 ГБ | 8–12 ГБ | лёгкая, но устаревает по качеству |
| SDXL | ~2,6 млрд | 8 ГБ | 12–16 ГБ | ControlNet и рефайнер добавляют память |
| SD 3.5 Large | ~8 млрд | 12 ГБ | 24 ГБ | крупный текстовый энкодер T5 |
| Flux dev / schnell | ~12 млрд | 12 ГБ (GGUF) | 24 ГБ (FP8) / 32 ГБ (FP16) | T5 весит ещё 5–10 ГБ |
| Видеомодели (Wan, Hunyuan и подобные) | 5–14 млрд | 12–16 ГБ с оптимизациями | 24–48 ГБ | память растёт с длиной ролика |
Цифры приблизительные: реальное потребление зависит от интерфейса, оптимизаций и рабочего процесса. ComfyUI, например, умеет выгружать неиспользуемые модели между этапами, поэтому на 16 ГБ в нём можно делать больше, чем в других интерфейсах.
Отдельно про ControlNet, IP-Adapter и LoRA. Каждый такой модуль добавляет от сотен мегабайт до нескольких гигабайт. Рабочий процесс SDXL с двумя ControlNet, IP-Adapter и апскейлом легко занимает 14–18 ГБ, так что на 12 ГБ становится тесно.
Какую видеокарту арендовать: таблица по задачам
| Видеокарта | Память | Цена, ₽/час | SD 1.5 | SDXL | Flux | Видео |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 ГБ | 10 | отлично | медленно, но работает | только GGUF | нет |
| RTX 4060 Ti | 16 ГБ | 15 | отлично | хорошо | FP8, медленно | лёгкие модели |
| RTX 3090 | 24 ГБ | 22 | отлично | хорошо | FP8 | с оптимизациями |
| RTX 5070 Ti | 16 ГБ | 23 | отлично | быстро | FP8 | лёгкие модели |
| RTX 4080 | 16 ГБ | 32 | отлично | быстро | FP8 | лёгкие модели |
| RTX 4090 | 24 ГБ | 44 | отлично | очень быстро | FP8, быстро | да |
| RTX 5090 | 32 ГБ | 70 | отлично | максимально быстро | FP16 целиком | да |
| RTX A6000 | 48 ГБ | 60 | отлично | хорошо | FP16 целиком | тяжёлые модели |
Несколько практических выводов из таблицы.
Учитесь и пробуете — RTX 3060. За 10 ₽/час можно освоить ComfyUI, поэкспериментировать с SD 1.5 и SDXL. Для Flux она слишком медленная.
Работаете с SDXL регулярно — RTX 3090. 24 ГБ за 22 ₽/час: хватает на сложные рабочие процессы с ControlNet и апскейлом. Скорость ниже, чем у 4090, но цена вдвое меньше.
Основная рабочая карта — RTX 4090. Самый сбалансированный вариант для SDXL и Flux. Детали и доступность — на странице аренды RTX 4090.
Flux без компромиссов — RTX 5090. 32 ГБ позволяют держать Flux в 16 битах целиком вместе с энкодером, плюс архитектура Blackwell быстрее в генерации. Подробнее — на странице RTX 5090.
Генерация видео — RTX 4090, RTX A6000 или RTX 5090. Видеомодели прожорливы, и 48 ГБ у A6000 дают запас для длинных роликов в высоком разрешении.
Частая ошибка — брать серверную карту «на всякий случай». A100 за 102 ₽/час или H100 за 255 ₽/час в генерации картинок не дадут прироста, сопоставимого с ценой: потребительские RTX 4090 и 5090 в этих задачах работают так же быстро или быстрее. Обратная ошибка — экономить на памяти и брать карту на 8–12 ГБ под Flux: время, потраченное на борьбу с нехваткой памяти, стоит дороже разницы в тарифе.
Сколько стоит генерация на практике
Скорость генерации сильно зависит от числа шагов, сэмплера, разрешения и рабочего процесса, поэтому приведём порядок величин для картинки 1024×1024. Точные цифры вашего процесса лучше замерить самостоятельно за 10 минут теста.
| Сценарий | Карта | Ориентировочно | Стоимость 1 000 картинок |
|---|---|---|---|
| SDXL, 30 шагов | RTX 3090 | ~8–12 с на картинку | ~50–75 ₽ |
| SDXL, 30 шагов | RTX 4090 | ~4–6 с на картинку | ~50–75 ₽ |
| Flux dev FP8, 20–28 шагов | RTX 4090 | ~15–25 с на картинку | ~180–300 ₽ |
| Flux schnell, 4 шага | RTX 4090 | ~2–4 с на картинку | ~25–50 ₽ |
Обратите внимание на первые две строки. RTX 4090 примерно вдвое быстрее RTX 3090 и вдвое дороже, поэтому стоимость тысячи картинок SDXL почти одинакова. Разница во времени: на 4090 результат будет готов вдвое раньше. Если сроки не горят, 3090 даёт ту же цену при меньшей ставке.
Для сравнения с подписками на онлайн-генераторы: тысяча картинок Flux на арендованной RTX 4090 стоит несколько сотен рублей, без лимитов, без цензурных фильтров сервиса и с полным контролем над моделями, LoRA и настройками.
Генерация или обучение: разные требования
Всё сказанное выше относится к генерации. Обучение требует больше памяти.
- LoRA для SD 1.5 — 8–12 ГБ, справится и RTX 3060.
- LoRA для SDXL — от 12 ГБ, комфортно 16–24 ГБ.
- LoRA для Flux — от 16 ГБ с оптимизациями, комфортно 24 ГБ и больше.
- Полное дообучение SDXL (DreamBooth без LoRA) — 24 ГБ и выше, лучше 48 ГБ.
Для обучения LoRA под Flux RTX 4090 — оптимальный выбор: час-два работы стоят 44–88 ₽. Пошаговое описание — в статье про дообучение LoRA на арендованной GPU.
Как начать на арендованной карте
Схема простая: выбираете карту в каталоге аренды GPU для рендера и генерации, запускаете сервер, ставите ComfyUI или другой интерфейс и открываете его в своём браузере через SSH-туннель. Полная инструкция с командами — в статье ComfyUI на арендованной GPU.
Если у вас ещё нет устоявшегося рабочего процесса, начните с короткого теста на двух картах: например, 15 минут на RTX 3090 и 15 минут на RTX 4090. Поминутная оплата делает такой эксперимент почти бесплатным — около 17 ₽ за обе, — и вы сразу поймёте, какая карта лучше подходит по скорости и цене.
Пара советов, чтобы первая сессия прошла без потерь времени:
- заранее составьте список моделей и LoRA, которые понадобятся, и скачивайте их прямо на сервер — канал у сервера обычно намного быстрее домашнего;
- для Flux сразу берите версию в FP8, если карта 16–24 ГБ, а полную FP16 — только на RTX 5090 или RTX A6000;
- держите модели на постоянном диске, если планируете возвращаться к работе: повторное скачивание 20–30 ГБ при каждом запуске съедает оплачиваемые минуты;
- запускайте большие пакеты на ночь, а подбор промптов делайте днём на более дешёвой карте.
Итог
Выбор видеокарты для генерации изображений определяется моделью. SD 1.5 работает почти на чём угодно, SDXL хочет 12–16 ГБ, Flux — 24 ГБ и больше для комфортной работы. При аренде оптимальный выбор для большинства — RTX 4090 за 44 ₽/час, бюджетный — RTX 3090 за 22 ₽/час, максимальный — RTX 5090 за 70 ₽/час.
В Тераферме оплата поминутная, картой российского банка: вы платите только за реальное время генерации, без подписок и лимитов на количество картинок.