以Stable Diffusion为代表的AI生图工具，是AI技术在内容创作行业中不断发展的结果。要在本地计算机上运行Stable Diffusion，需要一款强大的显卡（GPU）来满足要求。
那么，Stable Diffusion需要什么档次的消费级显卡呢？你的显卡符合运行要求吗？一起来看下吧！
调整步骤会影响生成图像所需的时间，但不会改变每秒迭代的处理速度。虽然许多用户选择20到50步，但将步数增加到大约200步通常会在每次运行中产生更一致的结果。
图像分辨率不仅会对性能产生很大影响，还会影响生成图像所需的VRAM量。为了进行基准测试，你可以考虑使用512×512的分辨率，以确保与各种GPU型号的兼容性。
采样方法对生成时间有显著影响，其中某些选项所需时间大约是其他选项的两倍。 “Euler” 和 “Euler a” 是应用最广泛的方法，通常具有最佳性能。而其他方法（如 DPM2）通常需要大约两倍的时间。
GPU对速度和图像质量影响最大。更强大的 GPU 具有更高的内存带宽和更多的 显存（VRAM），可以更快地生成高质量图像，特别是在较高分辨率下表现更出色。GPU 上的 VRAM 数量决定了可以生成的最高分辨率图像。建议至少选择8GB显存，若需要处理更高分辨率的图像，则建议选择12GB或更高。
尽管 GPU 处理大部分繁重的工作，但快速的 CPU 仍然能在一定程度上提高性能。具有更多内核的 CPU 可以带来一定的性能提升。
系统内存（RAM）同样重要，您可以使用 8GB RAM 运行Stable Diffusion。不过，16GB将显著提高性能和稳定性。使用 16GB 或更高内存将确保Stable Diffusion有足够的空间运行，而不会出现任何潜在的问题。
“Tom's Hardware”在 45 个最新的 Nvidia、AMD 和 Intel GPU 上对 Stable Diffusion 进行了基准测试，看看它们的表现如何：
（1）Stable Diffusion 512×512性能
在测试中，RTX 4090以每秒超过一张图像的速度（每分钟75张）快速生成512x512图像。相比之下，AMD最快的GPU RX 7900 XTX仅达到该性能水平的三分之一左右，每分钟处理26个图像。而Intel当前最快的GPU Arc A770 16GB每分钟仅管理15.4个图像。
此外，较新的架构并不意味着性能一定更出色。例如，4080相较于3090 Ti性能提升了10%，计算能力提升了20%。然而，3090 Ti拥有更高的原始内存带宽（1008GB/s，而4080则为717GB/s），这显然也是一个重要因素。值得一提的是，即便是较老的图灵一代也表现出色，新发布的RTX 4070仅比RTX 2080 Ti快12%，理论上计算量仅增加了8%。
（2）Stable Diffusion 768×768性能
将分辨率提高至 768x768 后，要保证 Stable Diffusion 正常运行，需要更多的 VRAM。此外，内存带宽的重要性也变得更为突出。
虽然各种 Nvidia GPU 的排名没有发生太大变化，但在 AMD 的 RX 7000 系列中，RX 7800 XT 及以上版本取得了一定进展，而 RX 7600 则略有下降。在 512x512 分辨率下，7600 比 7700 XT 的表现慢了36%，但在 768x768 分辨率下，下降到了44%。
上一代 AMD GPU 的处境更加艰难。RX 6950 XT 甚至无法在一分钟内处理两张图像，而 8GB 的 RX 6650 XT、6600 XT 和 6600 更是无法渲染单个图像。此外，英特尔的 Arc GPU 也在更高分辨率下失去了优势。在处理 768x768 图像时，4090 比 Arc A770 16GB 快了6.4 倍。
总之，在中档显卡运行Stable Diffusion是可行的，但生成AI图像的速度可能会不及高端显卡。如果预算允许，选择16或24GB VRAM的RTX 4090和4080是理想的选择；就性价比而言，目前选择12GB VRAM的RTX 3060显卡也是一个不错的选项，适用于AI生图、内容创作、游戏等多种场景。
你的显卡是什么型号呢？在你预算内，买什么显卡合适？欢迎留言，小编可以帮你出出主意哦~
