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Necesitará una computadora con un procesador AMD o Intel moderno, 16 gigabytes de RAM, una GPU NVIDIA RTX con 8 gigabytes de memoria y un mínimo de 10 gigabytes de espacio de almacenamiento libre. Una GPU con más memoria podrá generar imágenes más grandes sin tener que escalar.
Stable Diffusion es un popular generador de imágenes alimentado por IA que puede ejecutar en su propia computadora. Pero, ¿cuáles son las especificaciones mínimas para ejecutar Stable Diffusion y qué componentes son los más importantes?
¿Qué hardware de computadora requiere la difusión constante?
El componente más crítico para Stable Diffusion es su tarjeta gráfica (GPU). Stable Diffusion, al menos la versión básica, se ejecuta casi exclusivamente en tu GPU. Esto significa que otros componentes del sistema, como su procesador, RAMy los dispositivos de almacenamiento no importan tanto.
Nota: Las bifurcaciones de la comunidad a veces cambian la forma en que funciona Stable Diffusion y pueden exigir más a su CPU y RAM que la versión oficial de Stable Diffusion.
En términos generales, estas son las especificaciones mínimas que recomendamos si está construyendo una nueva PC con una difusión estable en mente:
- procesador: Cualquier un procesador AMD o Intel moderno.
- RAM: mínimo 16 gigabytes de RAM DDR4 o DDR5.
- Almacenamiento: Cualquier SATA o NVMe unidad de estado sólido de una empresa de renombre que es de 256 gigabytes o más. Necesita al menos 10 gigabytes de espacio libre. Por lo general, las unidades de 1 TB ofrecen el mejor precio por gigabyte de espacio de almacenamiento.
- GPU: Cualquier GPU GeForce RTX con un mínimo de 8 gigabytes de memoria GDDR6.
CONECTADO: Cómo ejecutar Stable Diffusion en su PC para generar imágenes AI
¿Qué tipo de tarjeta gráfica (GPU) necesita para ejecutar una difusión estable?
La comunidad de Stable Diffusion está trabajando arduamente para expandir la cantidad de dispositivos en los que se puede ejecutar Stable Diffusion. Hemos visto cómo funciona la Difusión Estable Mac M1 y M2, tarjetas AMD y tarjetas NVIDIA antiguas, pero tienden a ser difíciles de arrancar y más propensas a problemas. Las GPU NVIDIA RTX son las únicas GPU compatibles con Stable Diffusion en el momento en que se escribió este artículo en diciembre de 2022.
CONECTADO: Cómo verificar qué tarjeta gráfica (GPU) hay en su computadora
Cualquiera de los siguientes tarjetas nvidia rtx funcionará fuera de la caja:
- RTX 2060 (12 GB), RTX 2070, RTX 2070 Super, RTX 2080, RTX 2080 Super, RTX 2080 Ti o RTX Titan
- RTX 3060, RTX 3060 Ti, RTX 3070, RTX 3070 Ti, RTX 3080, RTX 3080 (12 GB), RTX 3080 Ti, RTX 3090 o RTX 3090 Ti
- RTX 4090, RTX 4080 y futuras GPU de la serie 40
Nota: Una RTX 3050 también funcionaría, pero es difícil recomendarla dado su precio en comparación con la variante de 12 GB de la RTX 3060.
Intenta comprar la última GPU que puedas. Cualquiera de las GPU de las series 20, 30 o 40 con 8 gigabytes de memoria de NVIDIA funcionará, pero las GPU más antiguas, incluso con la misma cantidad RAM de vídeo (VRAM) — llevará más tiempo crear una imagen del mismo tamaño. Si está construyendo o actualizando una PC específicamente con Stable Diffusion en mente, evite las GPU de la serie RTX 20 más antiguas a menos que encuentre una oferta fantástica en una, ya que son significativamente más lentas.
¿Cuánta memoria de video (memoria GPU) necesita?
Cuanto más grandes haga sus imágenes, más VRAM Stable Diffusion utilizará. El mínimo la cantidad de VRAM que debes considerar es de 8 gigabytes.
La versión no modificada de Stable Diffusion producirá imágenes de 256 × 256 con 8 GB de VRAM, pero es probable que tenga problemas al intentar producir imágenes de 512 × 512. Si desea ir a imágenes de 512 × 512 sin jugar con la configuración, obtenga una GPU con 12 gigabytes de VRAM o más.
El RTX 3060 es una opción potencial a un costo relativamente bajo. RTX 3060 es más lento que 3060TiSin embargo, la RTX 3060 tiene 12 gigas de VRAM, mientras que la 3080 Ti solo tiene 8 gigas. La VRAM adicional realmente brillará en Stable Diffusion, pero se produce a expensas de la velocidad y el rendimiento del juego.
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Cuando estamos hablando de VRAM adicional y Stable Diffusion, el cielo es el límite — Stable Diffusion usará felizmente cada gigabyte de VRAM disponible en RTX 4090. Todo depende del tamaño de la imagen que estés generando.
Por supuesto, hay todo tipo de optimizadas. tenedores lo que le permite salirse con la suya con mucho menos VRAM a expensas de la velocidad, pero si quiere estar seguro de que funcionará, quédese con las tarjetas RTX NVIDIA que tienen al menos 8 gigabytes de memoria.
¿Debería usar una horquilla de difusión estable optimizada?
En una palabra: Sí.
La comunidad de Stable Diffusion ha hecho un trabajo fantástico ampliando la cantidad de GPU compatibles para hacer que Stable Diffusion sea más accesible.
Las bifurcaciones de la comunidad a menudo incluyen una interfaz de usuario, modelos adicionales para refinar sus creaciones y optimizaciones que le permiten generar imágenes más grandes con menos VRAM. Algunos usuarios han podido generar imágenes de 512 × 512 con tan solo 4 gigabytes de VRAM utilizando bifurcaciones comunitarias. Las mismas optimizaciones permiten a los usuarios con GPU de 8 y 12 gigabytes crear imágenes significativamente más grandes.
El la interfaz de usuario también es una gran característica, ya que utiliza Stable Diffusion más fácil. Esto hace Generación de video AI con difusión estable posible también.
Sólo sé cuidadoso. La mayoría de las modificaciones que encontrarás están escritas por entusiastas bien intencionados, pero siempre existe la posibilidad de que alguien actúe maliciosamente. si es tuyo antivirus marca la bifurcación Stable Diffusion como maliciosa, no la ignores. Stable Diffusion no es conocido por producir falsos positivos del software antivirus, por lo que cualquier advertencia que reciba debe tomarse en serio.
Una vez que tenga el hardware adecuado, puede tomarse su tiempo optimizando sus avisos para una difusión estable en lugar de su computadora.
CONECTADO: Cómo escribir un buen aviso para una difusión estable
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Créditos: Nick Lewis (How-To Geek)
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