NovelAI 5ch Wiki

• Settingタブ
  • Clip skip を2にする ※旧バージョンでは(Ignore last layers of CLIP model)を2に設定する。
  • eta (noise multiplier) for ancestral samplersを0.67
  • HypernetworkをNone

• txt2imgタブ
  • Sampling Steps: 28
  • Sampling method: Euler
  • Width: 512, height: 512
  • CFG Scale: 12
  • Seed: 2870305590

• Prompt

masterpiece, best quality, masterpiece, asuka langley sitting cross legged on a chair

• Negative Prompt

lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts,signature, watermark, username, blurry, artist name

GPU	VRAM	CPU	時間(計測値)	Time taken(秒)	オプション	備考	編集
							Add
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		23.63	--xformers --opt-channelslast	WSL2, Torch2.0, モデルコンパイル有効 Batch Count5, Batch size 2 OCすると22.83s	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		26.93	--xformers --opt-channelslast	WSL2, Torch2.0, モデルコンパイル有効 WSL2にしてもコンパイル無しでは早くならない上コンパイルが遅いので無意味	編集
RTX 4070 Ti	12GB	Ryzen7 5800X		15.65	--xformers --opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX 4090	24GB	Core i5-13600KF	9	9.14	--xformers --opt-channelslast --no-half-vae	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX 4080	16GB	Core i7-13700F	13	12.35	xformers opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5　cudnn8.7.0に置き換える前は21秒くらいだった	編集
RTX3080Laptop	16GB	Ryzen9 5900HX		29.29	--xformers	ノートPC Lenovo Legion760 2021年モデル Windows10 メモリ32gb	編集
RTX 3090TI	24GB	Ryzen 9 7950X		17.95	--xformers --autolaunch --opt-channelslast --no-half-vae	WIN 10, mem 64gb, torch: 1.13.1+cu117,xformers: 0.0.16rc425	編集
RTX 3060	12GB	Core i5-7200U	36	36.36	--xformers --no-half-vae --optchannelslast	Core clock+223MHz, Memory clock+400MHz, Batch count 2, Batch size 5, live preview&gridなし, torch: 1.13.1+cu117 eGPU環境でRAM 8GB。おま環との戦いだが、生成速度はCPU関係ないらしい。モデル読み込み時にCPUとメモリの不足により30秒以上を要する。	編集
RTX 4090	24GB	Core i7-12700K	8	8.73	--xformers --opt-channelslast --no-half-vae	PL70% + Core clock+150MHz, Batch count 2, Batch size 5, live preview&gridなし, torch: 1.13.1+cu117, cudnn 8.6	編集
RTX 3080	10GB	Core i7-12700K	17	17.95	--xformers --opt-channelslast --no-half-vae	PL85% + Core clock+120MHz, Batch count 2, Batch size 5, gridなし, torch: 1.13.1+cu117とcudnn 8.6で早くなったかもしれない	編集
RTX 3060	12GB	Ryzen 9 3900XT		42.47	--opt-channelslast --xformers	プレビュー：Approx cheap。4Stepごと。Torch active/reserved: 2521/2868 MiB, Sys VRAM: 5173/12288 MiB。プレビューなしで41.11s。--xformersのみで45.65s(--opt-channelslast効き目あり?)	編集
RTX 3090	24GB	Core i7-12700K	18秒	17.16	--xformers --opt-channelslast --administrator	Windows11・メモリ128GB・WSL2(Ubuntu22.04)・ブラウザはWin11のEdge環境 torch: 1.13.1+cu117,xformers: 0.0.16rc425	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		28.77	xformers opt-channelslast	pytorch2.0に更新したが言うほど速くならなかった。OCすると26.22s batch count 5 batch size 2	編集
GT 1030	2GB	Ryzen 5 5600G	26分	1550.21	--lowvram	マザボ側HDMIから画面出力、GT1030はGDDR5でファンレス	編集
RX 6700XT	12GB	Core i5-13600KF	47.6秒	47.09		ubuntu22.04, ROCm 5.2, RAM32GB, GPU定格, CPU電力制限@160W	編集
RTX 3090	24GB	Core i9-10900K	19秒	17.74	xformers opt-channelslast no-half-vae	Batch Count 5 Batch Size 2, Windows10 WSL2 RAM 32GB AfterBurnerで低電圧化 1620MHz @0.7v	編集
RTX 3090	24GB	Core i9-10900K	20秒	19.88	xformers opt-channelslast no-half-vae	Batch Count 10 Batch Size 1, Windows10 WSL2 RAM 32GB AfterBurnerで低電圧化 1620MHz @0.7v	編集
RTX 3080	10GB	Core i7-8700K	19秒	19.31	--xformers --opt-channelslast	BatchCount 2 BatchSize 5 RAM 24GB PL80%	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 3900X	16秒	15.47	xformers opt-channelslast	GPUを電力制限70％で実行してもTime takenはほぼ変わらず誤差の範囲。	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 3900X	10.8秒	10.17	xformers opt-channelslast	Batch Count 5、Batch Size 2	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 3900X	10秒	9.11	xformers opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 7 5800X	12.29秒	10	xformers opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX 2080Ti	11GB	Core i9-9900K	28.09秒	26.79	--xformers --opt-channelslast	WSL2	編集
GTX 1060	6GB	Core i7-12700K	6分34秒	394.	--xformers --no-half --no-half-vae		編集
GTX 1060	6GB	Core i7-12700K	7分51秒	471.	--xformers		編集
RTX 2060	12GB	Xeon E5-2650 v2	37.13	36.24	xformers gradio-img2img-tool color-sketch deepdanbooru autolaunch	Batch Count 2, Batch Size 5	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		28.35	--xformers --opt-channelslast	ライブラリ更新(torch1.12.1+cu116,torchvision0.13.1+cu116) Batch count 5, Batch size 2	編集
RTX 2060	12GB	Core i7-8700K	38秒	38	xformers	Windows11　ﾒﾓﾘ32GB　anaconda3	編集
Radeon VII	16GB	Ryzen 9 3900X	57秒	56.24		ubuntu 22.04, ROCm 5.2	編集
RTX 3050	8GB	Core i5-8400	1分5秒	65.21	xformers		編集
RTX A4000	16GB	Ryzen 7 3700X	23.56秒	22.83	--xformers --opt-channelslast --opt-split-attention	WSL2環境でBatch Count 2、Batch Size 5、Windowsよりちょっと速くなる	編集
RTX A4000	16GB	Ryzen 7 3700X	29.25秒	28.76	--xformers --opt-channelslast --opt-split-attention	WSL2環境、特に速度変わらず。	編集
RTX 3080Ti	12GB	Core i5-1135G7	41秒	39.19	--listen --port 7860 --allow-code --deepdanbooru --xformers --enable-insecure-extension-access --api	Windows11 メモリ32GB Docker版WebUI WSL2(Ubuntu22.04)からの起動 ノートPC＋USB4経由のegpuとか言う変態仕様なので参考レベルに(真似は強く非推奨)、egpuはおま環との戦い	編集
RTX A4000	16GB	Ryzen 7 3700X	24.32秒	23.57	--xformers --opt-channelslast --opt-split-attention --gradio-img2img-tool=color-sketch	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX A4000	16GB	Ryzen 7 3700X	29.31秒	28.49	--xformers --opt-channelslast --opt-split-attention --gradio-img2img-tool=color-sketch	下のGTX1080から載せ替え　A4000はRTX3070Tiのダウンクロック版	編集
RTX 4090	24GB	Core i9-13900K	9秒	7.83	xformers opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5	編集
RTX 4090	24GB	Core i9-13900K	9秒	8.18	xformers opt-channelslast	Batch Count 5、Batch Size 2	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 7950X	10秒	9.33	xformers opt-channelslast	Batch Count 2、Batch Size 5　並列処理サイズを大きくしてもあまり意味がない？	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 7950X	10秒	9.58	xformers opt-channelslast	Batch Count 5、Batch Size 2	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 7950X	12秒	11.81	xformers opt-channelslast		編集
RTX 4090	24GB	Core i9-13900K	11秒	9.41	xformers opt-channelslast		編集
RTX 4080	16GB	Core i9-13900KF	13秒75	13.23	xformers opt-channelslast	Windows10 Batch count10 Batch size1 メモリはDDR5	編集
RTX3060	12GB	Core i7-12700K	38秒	37.73	--xformers --opt-channelslast	Windows10・メモリ32GB WSL2 Ubuntu22.04 ※同環境Windowsでは43秒なので11.6%速い、opt-channelslast無しだと41秒・40.53s	編集
RTX3060	12GB	Core i7-12700K	39秒	38.91	--xformers --opt-channelslast	Windows11･メモリ64GB･WSL2(Ubuntu22.04)･AfterburnerでPL58%(44秒､Time taken: 43.85s)環境構築はWikiの手順を参照	編集
RTX3090	24GB	Core i9-13900KF	19秒	17.51	--deepdanbooru --xformers --opt-channelslast	Windows11・メモリ128GB・WSL2(Ubuntu22.04)・ブラウザはWin11のEdge環境	編集
RTX3090	24GB	Core i9-13900KF	23秒	21.65	--deepdanbooru --xformers --opt-channelslast	Windows11・メモリ128GB	編集
RTX3090	24GB	Core i9-12900KF	18.6秒	18.19	--xformers --no-half-vae --deepdanbooru --gradio-img2img-tool=color-sketch --opt-channelslast	RAM64GB,cuDNN8.6.0,pcie4.0 x16	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	i5 10400F	43秒	43.36	なし	メモリ64GB	編集
GTX 1080	8GB	Ryzen 7 3700X	2分26秒	145.58	--xformers --opt-channelslast --opt-split-attention --gradio-img2img-tool=color-sketch	count5 size2なら123.25秒、count2 size5で118.3秒、意外とVRAM使用量も5GB未満に収まるのでsize増やして回した方が得	編集
RTX 3060	12GB	Core i5-7400	56.55秒	52.60	なし	PCI-Express 1x-16xのライザーカード使用	編集
RTX A2000	12GB	Core i5-11400	63.85秒	62.73	--xformers --opt-channelslast	AfterburnerでGPUを-214MHz,VRAMを-502MHzクロックダウンGPUは最大64.5℃,VRAMは最大72℃で駆動	編集
GTX 750Ti	2GB	Core i5-10400F	23分26秒	1404.15	--lowvram		編集
RTX A2000	12GB	Core i5-11400	50.06秒	48.55	--xformers --opt-channelslast	RAM16GB	編集
RTX 2060	12GB	ryzen 3700x	53.42秒	49.94		メモリ32GB	編集
RTX A2000	12GB	Core i5-11400	51.83秒	50.55	--xformers		編集
RTX A2000	12GB	Core i5-11400	1分4秒	62.83	なし		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-12700KF	43秒	41.34	--xformers --opt-channelslast	メモリ32GB 2022/11/22git pull実施	編集
RTX 3090	24GB	Core i9-13900KF	23秒	21.42	xformers deepdanbooru		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-6700	38.64秒	37.42	xformers opt-channelslast	Linux Mintで定格時。opt-channelslast無しで39.57秒。nvidia-smiでパワーリミット下限の100Wで40.93秒。	編集
RX 6900XT	16GB	Ryzen 7 3900X	36秒	34.51	--listen	Debian11(GUIなし) rocm-5.2.0 GPUはリファ板・定格	編集
無し (CPU内蔵、HD 5500)		Core i5-5200U		12743.36		CPUで生成。グラボなしのノートPC。RAM12G。以下の変更でWEBUI実施。生成される絵ちょっと違う。1枚生成で21分かかる https://rentry.org/nai-speedrun#cpu-only-steps	編集
無し (CPU内蔵、Vega 7)	512MB	Ryzen 7 4700U		4624.09	skip-torch-cuda-test no-half no-half-vae	Dreambooth動かなかったやつ	編集
RTX 2060	12GB	Ryzen 7 5700G	51.51秒	46	--listen --enable-insecure-extension-access --api --xformers --deepdanbooru --gradio-img2img-tool color-sketch	メモリ32GB	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 7 3700X	18秒	16.09	gradio-img2img-tool=color-sketch deepdanbooru xformers opt-channelslast	21it/sくらい出るけど3090Tiの結果より少し早いだけだからCPUの限界かも	編集
RTX 3060	12GB	Core i7-10700	46秒	43.76	--xformers --deepdanbooru		編集
RTX 3090Ti	24GB	Ryzen 7 5700X	19秒	17.71	xformers deepdanbooru	Ryzen 1800XからCPU変更	編集
RTX 2070	8GB	Ryzen 7 1700X		37.87	xformers opt-channelslast	safetensors vae内蔵	編集
RTX 2070	8GB	Ryzen 7 1700X		39.73	xformers opt-channelslast	WSL2	編集
RTX 2070	8GB	Ryzen 7 1700X		42.43	xformers	WSL2	編集
RTX 2070	8GB	Ryzen 7 1700X		42.89	xformers deepdanbooru		編集
RTX 2070	8GB	Ryzen 7 1700X		59.83	medvram xformers opt-channelslast deepdanbooru	opt-channelslastは効き目なさげ	編集
RTX 3060	12GB	Core i7-12700K	43秒	40.82	xformers deepdanbooru opt-channelslast	メモリ64GB AfterburnerでPL75%時(45秒､Time taken: 42.29s)PL58%(49秒､Time taken: 46.10s)opt-channelslastを有効にした事により2～3秒短縮出来ました	編集
RTX 4090	24GB	Core i9-13900KF	12秒40	10.79	xformers		編集
RTX 4090	24GB	Core i9-12900K	13秒	11	xformers		編集
RTX 4090	24GB	Core i9-11900	14秒	14.25	xformers	Batch count10 Batch size1 メモリ64GB PL65	編集
RTX 4090	24GB	Ryzen 9 5900X	14秒	14.10	xformers opt-channelslast		編集
RTX 3090Ti	24GB	Ryzen 7 1800X	24秒	22.60	xformers		編集
RTX 3090	24GB	Ryzen 7 3700X	26秒	26.97	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット65%	編集
RTX 3090	24GB	Ryzen 7 3700X	23秒	23.79	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット65% Settings→User interfaceのShow progressbarのチェックを外しShow image creation progress every N sampling steps.を0に	編集
RTX 3090	24GB	Ryzen 7 3700X	20秒	20.85	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット100% Settings→User interfaceのShow progressbarのチェックを外しShow image creation progress every N sampling steps.を0に	編集
RTX 3090	24GB	Core i5-13600K	24秒	23.56	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット100% RAM 36GB	編集
RTX 3090	24GB	Core i5-13600K	28秒	27.61	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット65% RAM 36GB	編集
RTX 3090	24GB	Core i5-13600K	46秒	46.08	xformers deepdanbooru	アフターバーナーでパワーリミット50% RAM 36GB	編集
RTX 3090	24GB	Core i9-12900KF	20秒	20.		grid生成切ってました。	編集
RX 6900XT	16GB	Ryzen 7 5800X	52秒	48		Ubuntu20.04定格にて 150wに下げた場合は1分程	編集
RTX 3080Ti	12GB	Core i7-11700F	24秒	22.43		メモリ32GB	編集
RTX 3080	12GB	Ryzen 7 5800X	26秒	26.		RTX 3080 GAMING Z TRIO 12G LHR, メモリ64GB	編集
RTX 3080	12GB	Ryzen 7 5800X	21秒	21.	Batch size 5, Batch count 2	RTX 3080 GAMING Z TRIO 12G LHR, メモリ64GB	編集
RTX 3080	10GB	Ryzen 7 5800X3D	24秒	23.93	xformers	メモリ32GB	編集
RTX 3080	10GB	Ryzen 7 5800X3D	30秒	28.06		メモリ32GB	編集
RTX 3080	10GB	Core i7-10700K	32秒	30.35		メモリ32GB	編集
RTX 3080	10GB	Core i9-12900K	25.9秒	23.20	xformers	メモリ32GB。PL70%にすると27.5秒、time taken24.75s	編集
RTX 3080	10GB	Core i9-11900F	28秒	26.25	xformers PL70%	メモリ64GB	編集
RTX 3080	10GB	Core i7-8700K	26秒	24.00	xformers PL70%	ROG STRIX GeForce RTX 3080 GUNDAM EDITION, メモリ32GB	編集
RTX 3070Ti	8GB	Core i5-7500	32秒	28.93	xformers		編集
RTX 3070Ti	8GB	Core i5-7500	33秒	28.93	xformers PL70%		編集
RTX 3070Ti	8GB	Core i5-7500	58秒	28.93	xformers medvram		編集
RTX 3070	8GB	Core i5-12600K	31.65秒	29.24	xformers	ASUS GeForce RTX 3070 Noctua OC Edition 8GB GDDR6	編集
RTX 3070	8GB	Core i7-10700	31.44秒	30.08	xformers	メモリ32GB	編集
RTX 3070	8GB	Ryzen 5 5600X	43.85秒	41.42	deepdanbooru no-half-vae		編集
RTX 3070 Laptop	8GB	Ryzen 7 5800H	46秒	47.37		TGP95W	編集
RTX 3060Ti	8GB	Core i5-12400	35秒	33.19	xformers		編集
RTX 3060Ti	8GB	Core i5-12400	41秒	39.08			編集
RTX 3060Ti	8GB	Ryzen 9 5900X		35.94	xformers		編集
RTX 3060Ti	8GB	Ryzen 9 5900X	44秒	42.04			編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		28.25	xformers opt-channelslast	コアクロック+65, メモリクロック+1000, PL120%	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X		32.99	xformers	PL90%,メモリクロック+1000でも同様	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 5800X	41秒	39.33		PL90%,メモリクロック+1000でも同様	編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Ryzen 7 3700X	38.55秒	35.05	xformers		編集
RTX 2070 SUPER	8GB	Core i9-9900K	41秒	38.02	xformers		編集
RTX 2070	8GB	Core i7-9700K	43秒	40.06	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Core i5-12400F	43秒	41.15	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-7700	46秒	43.27	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-6700	48秒	44.63	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-6700	54秒	51.65			編集
RTX 3060	12GB	Core i7-4790K	53秒	49.72	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Core i7-2600K	54秒	50.64	xformers	Sandyおじさん	編集
RTX 3060	12GB	Core i7-2600K	56秒	52.53		Sandyおじさん	編集
RTX 3060	12GB	Ryzen 7 5800X	44.91秒	42.82	xformers		編集
RTX 3060	12GB	Ryzen 5 3600	45.34秒	42.48	xformers		編集
RTX 2080Ti	11GB	Core i9-9900K	36秒	32.55	xformers		編集
RTX 2060 SUPER	8GB	Ryzen 9 3900XT	41秒	41.58	xformers		編集
RTX 2060	6GB	Core i5-6500	1分1秒	58.05	xformers		編集
RTX 3050	8GB	Core i5-8400	1分13秒	70.63			編集
GTX 1660Ti	6GB	Ryzen 9 3900XT		151.77	--no-half --xformers	--medvram削除	編集
GTX 1660Ti	6GB	Ryzen 9 3900XT		192.89	--medvram --no-half --xformers	--precision full削除(1660系の問題で--no-halfを抜くと生成されません)	編集
GTX 1660Ti	6GB	Ryzen 9 3900XT		357.53	--medvram --precision full --no-half --xformers		編集
GTX 1080Ti	11GB	Core i9-9900K	1分56秒	114.28			編集
GTX 1080	8GB	Core i9-12900		159.39			編集
GTX 1070Ti	8GB	Core i3-12100F	2分38秒	155.64	xformers	Palit GTX1070 Ti Dual(定格),メモリ32GB	編集
GTX 1070	8GB	Core i7-7700	3分12秒	190.22			編集
GTX 1070 Laptop	8GB	Core i7-7700HQ	3分16秒	192.85	xformers		編集
GTX 1660Ti(Mobile)	6GB	Core i7-10750H		178.06	--precision full --no-half --xformers	Max-Qではない	編集
GTX 1660Ti(Mobile)	6GB	Core i7-10750H		219.10	--precision full --no-half --xformers --medvram	Max-Qではない	編集
GTX 1060(OC)	6GB	Ryzen 5 1600		234.97	xformers		編集
GTX 1660Ti(Max-Q)	6GB	Ryzen 7 4800HS		252.26	--precision full --no-half --xformers --medvram	ゲーミングノートパソコンやで!	編集
GTX 1660Ti(Max-Q)	6GB	Ryzen 7 4800HS		464.86	xformers no-half-vae	no-half不要になったので試してみた	編集
GTX 1660Ti(Max-Q)	6GB	Ryzen 7 4800HS		197.39	xformers no-half no-half-vae	no-halfつけなおしてみた	編集
GTX 970	4GB	Core i5 6500	6分17秒	373.70			編集
GTX 970	4GB	Core i5 6500	4分8秒	244.91	--medvram	medvramつけたほうが速い。ちなみにxformer有効にすると倍時間がかかる	編集
RX VEGA 56	8GB	Ryzen 7 1700	2分1秒	118	--precision full --no-half --deepdanbooru	Debian11 rocm-5.2.0 電源の関係でPL=0,1(1150MHz)に制限	編集

サービス名	GPU	VRAM	CPU	時間(計測値)	Time taken	オプション	備考	編集
								Add
Google Colaboratory	NVIDIA Tesla T4	15GB			51.66	xformers opt-channelslast	conda Python 3.9.12 ckptを38c1ebe3(Anyv3-fp16)にすると47.48	編集
Google Compute Engine	NVIDIA Tesla V100	16GB HBM2	n1-standard-4 SkylakeXeon 4C	1分45秒	31.0	--share --gradio-debug --gradio-auth	xformers無し、count2 size5なら19.5秒	編集
Google Compute Engine	NVIDIA Tesla T4	16GB	n1-standard-4 SkylakeXeon 4C	1分5秒	63.11	--share --gradio-debug --gradio-auth	xformers無しインスタンスはアメリカ西海岸	編集
Google Colaboratory	NVIDIA Tesla T4	15GB	Xeon 2.20GHz	67秒	64.33s			編集
Kaggle	NVIDIA Tesla T4 x2	30GB(15GB x2)	2コアCPU(詳細不明)		01:01		普通に設定ミスって速度出てない可能性あり	編集
Google Colaboratory	NVIDIA A100	40GB	Xeon @2.20Ghz 6C/12T		00:26		batchsize10にしたら00:06でした	編集
Paperspace Gradient	Quadro M4000	8GB	Xeon E5-2623 v4		324.38		無料プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA RTX4000	8GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	42秒	40.27	xformers	8ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA RTX5000	16GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	38秒	36.65	xformers	8ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA A4000	16GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	38秒			8ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA A4000	16GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	31秒		xformers	8ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA A5000	24GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	24秒		xformers	39ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA A6000	48GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	22秒		xformers	39ドル/月プラン	編集
Paperspace Gradient	NVIDIA A100	80GB	Xeon @3.20GHz 8C/8T	19秒		xformers	39ドル/月プラン	編集

NovelAI

時間(計測値)	備考
25～28秒	アスカを生成してシードをランダムにし十枚生成　日本時間で平日23:50頃に実行

• RTX 4090

3090Tiの1.5倍以上の性能をもつ次世代の化物
超重量級ゲームのCyberpunk 2077を4Kウルトラ設定で72fps(3090は44fps)という圧倒的性能で
パストレーシングか8Kが実用化されるまで向こう10年は使える(耐久性は考慮しない)
そのスペックもさることながら、本体がとても大きいため冷却性能が優れており
高負荷でぶん回すAI画像生成と非常に相性が良い
30万円もするだけあって、あらゆる分野で最強
予算が許すなら是非とも購入すべき

• RTX 4080

3090Tiと同等の値段、より少ない電力で3090Tiを超える性能を発揮する
4090に匹敵する大きさで冷却性能が優れており、高負荷でぶん回すAI画像生成と非常に相性が良い
4090が高すぎるならこちらがオススメだが、VRAMは16GBなのが悩みどころ(ゲーム用では十分な容量)
ゲーム目的ならコスパのいいRX7900XTXがいい。面倒くさいがLinuxで動くし生成もそこそこ速い。

• RTX 4070Ti

RTX 4080からVRAMやCUDAコアを減らした廉価モデルで価格的にも性能的にも3080の後継モデル
3090Tiを越える性能を誇り3090より安価だが、VRAMが12GBなので高VRAM狙いだと少し残念。あと4Kゲーム性能が伸び悩み、3090Tiに負けるのも気になる。
VRAM12GBの3060以上の性能を求めて3080を考えている人なら、価格の近いこちらがお勧め
AI生成的にメモリ容量の3090と生成速度の4070Tiのどちらが良いか悩ましい、期待の新モデル

• RTX 3090Ti

性能とワッパでRTX 4080にボロ負け
今更これを買う意味は全く無い
4090か4080を、VRAM24GB欲しいなら3090を買え

• RTX 3090

VRAM24GBの現世代機の化け物
値段相応のスペックを持ち、VRAM12GB以上を狙うならこれ一択
ゲームでもAI学習でも何でも十分にこなす優等生
だが値上がり傾向にあるので、値段次第では4090か4080のほうがいい場合もある

• RTX 3080Ti

3080の進化というよりはVRAMを減らした3090という立ち位置
値段を調べたら、新品価格で3080とほぼ同じ位の値段で売ってるんだがどうなってんだこれ…
最近はあまり売ってないし4070Tiか、学習を考慮すると頑張って3090狙おう

• RTX 3080(12GB)

4070Tiが3080 12GBと同じ価格帯の13万円台に値下がりしている上、性能やワッパを考慮すると今更新品で買う価値はない。
中古なら、マイニング落ちの10GBに釣られてLHR対応の12GB版の中古がかなり安い。新品で買うならTI版、中古で買うなら無印版をオススメする

• RTX 3080(10GB)

高級グラボのエントリーモデル、と言う名の罠モデル(AI生成的に)
メモリが少ない版というかこっちが基本型
DreamBoothでの学習をさせる場合VRAMが少々危ういので、4070Tiを買った方が幸せ

• RTX 3070、RTX 3070Ti

4K60fpsも可能だが、DLSSがないと安定して60fpsを出せず、絶妙な性能不足を感じるシーンが多い。
快適な4KゲーミングやVR目的なら3080を買った方が良い。
AIの学習はしない、4Kがある程度動けばいいという人か、WQHDモニターで使うならオススメ

• RTX 3060Ti

RTX 2080SUPER相当の性能。DLSSがあっても4K60fps張り付きは厳しいかも
WQHDモニターでおすすめ
AIの学習をしないならこれでもいい

• RTX 3060(12GB)

迷ったらとりあえずこれ買おう
VRAMが12GBもあるのでDreamBoothが使えたり正にクリエイターの為のスペック
フルHDであれば最新のゲームも快適
ちなみにPS5とほぼ同じ位のスペック
後述の8GB版と間違えて買わないように注意

• RTX 3060(8GB)

絶対に買うな
最近出てきた新型だが、VRAMが8GBに減ってしまった罠モデル。
性能は12GBのほうが高く、価格も安いという逆転現象が起きている
ゲームをするなら3070系、AI作成なら3060(12GB)がお勧め

• RTX 3050

自分を最新版超絶性能グラボだと思い込んでいるGTX 1660Ti
とりあえずグラボを乗せたい人向け。
一時期は高騰して5万などと分不相応な値段で売られていたが、3万円台前半なら普通にアリ。

• GeForce GTXシリーズ全般

ゲームではそこまで差がなくても、AI関連ではRTXに数倍の差をつけられるほどに遅い
専らゲーム用

• (番外編)RTX A4000

VRAM16GBで実売価格でRTX 3080Ti程度(?)で手に入る(3DCG等の)クリエイター向けGPU。
実売価格の割にゲーム用途ではやや弱い(概ねRTX 3060～3060Tiの間くらい)が1スロット且つ140Wという驚異のワッパを兼ね備える。
元々ゲーム・一般ユーザ向けじゃないためパーツ屋に行っても置いてないのが基本。買うなら通販など調べよう。
一般的なゲームとの相性はあまり良くないがVRCなどではVRAMのお陰で快適らしい。
繰り返すが元々ゲーム・一般ユーザ向けじゃない。入手手段から固有の問題まで自己解決できる自信のある上級者向け。

理由は5つ。

• 法外というほどの高額じゃない(※個人の感想です)
• VRAMあたりのコスパとワッパがいい。650W電源くらいで動く。
• 学習するのにVRAMが必要だから。今は興味なくても後でしたくなるかも知れない。
• 生成する時に高解像度で出したくなるかも知れないから。Highres. fix
• VRAM容量的にこれがダメなら3090や4080が必要になるから。

TDPなどスペックの参考に
https://wikiwiki.jp/nvidiavga/GPU%E4%BB%95%E6%A7%9...

RTX 3060(12GB)搭載PCは、PCショップで15万前後で買える。GPU単体なら5万前後。
15万出すなら有名なショップで新品買ったほうがいいと思うぞ。
間違って3060 8GBを買わないように。3060Tiも8GBだから損。
起動時とモデルマージ時にメインメモリを激しく消費するので、なんとかして32GBに増設したほうが安心。

2023-01-31現在、かなり値上がりしてしまった(3万円台後半)ので新規購入はおすすめしない。
この価格差ならあと1万だして3060 12GBを狙いたい。

• Loraの登場でVRAM 8GBがギリ人権を得られそう
• 3060の1.5倍待てば済むんなら待てる・・・待てない？
• 8GBあればmedvram無しでも1024x768くらいは余裕
• 生成される画像が違う？(検証求む)
• 新品の2000番台は無くなりつつあるので3050が最下限になる

NVIDIAは、GeForce GTX 1660、GTX 1660 SUPER、RTX 2060、RTX 2060 SUPERの4製品の製造を終了した。

中古なら2060 12GB、2060S(8GB)もアリ。
1060とか1660Tiは数倍遅くなるのでVRAM容量を置いといてもナシかな。
とはいえ1060とか1660Tiから3050に買い換えるのも悲しいけど。

• 学習は絶対しない

VRAM8GBのモデルのうち予算内の上位モデルを狙おう
候補：3070系

• 学習にちょっと興味がある

VRAM12GBのモデルを選ぼう
候補：3060(12GB)・3080(12GB)・4070Ti

• 学習に大変興味がある

VRAM24GBのモデルを選ぼう
候補：3090・4090

基本的には推奨しない。
中古に流れているグラボの大半は、マイニングに使われてたと言われている。
マイニングはグラボの性能を全力で使う為、コンデンサや他のパーツが劣化してる可能性があり、つまり故障の原因になりやすい。
マイニングに不向きなLHR版(Lite Hash Rate)のグラボもあるので、そちらを買うと多少マシと言われている。

Stable Diffusion webUIはマイニング並みに使用率100パーセントに張り付いた状態でグラボを酷使する
ノートパソコンごときの冷却性能では全く冷えない上にファンがうるさい

3070ならVRAM 8GBでデスクトップと同じになるが、
予算としては3060 12GB搭載デスクトップより高くなる。

3080や3080TiにはVRAM 16GBモデルがあり魅力的だが、
どんなに安くても30万円台なので、もう少し足せば3090搭載デスクトップに手が届く。

冷却性能の悪さやノートパソコン特有のGPU性能低下は、
寝てる間に絵を量産したり学習に丸一日かけてた時代が終わったこともあって、
AI絵ではそこまで大きな問題にならないが、単純にコスパは悪い。

(1)オークションやフリマアプリ等を使って、適当に以下を調達する

• グラボ(アスカベンチ表を見て好きなのを選ぶ)
• マザボ(CPUの規格に合うもの)
• CPU

(2)Amazon、Tsukumo等で新品のパーツを調達する

• PCケース(規格はATX対応のもの)｜￥5,000
• CPUクーラー(CPUの規格に合うもの)｜￥3,000
• ストレージ(OS & 学習モデル配置用)：SSD 1TB｜￥6,000
• ストレージ(データ保管用)：4TBのHDD｜￥10,000
• メモリ(32GB)｜￥10,000
• 電源(750W, GOLD)｜￥15,000

※以下パーツのサンプル

▼グラボ
(1)GTX1070またはGTX1660 ｜￥15,000前後
GTX16xx系は浮動小数点演算がどうたらこうたらという問題があるけど「--medvram --no-half --xformers」すれば別に普通に使える。RTX系の人と生成結果が微妙に一致しないけど細かいことは気にしない。
Highres.fixで1536x1024出すと1枚3分とかかかるがプレビューを眺めながら茶を頂くのも乙。

(2)RTX2060 12GB｜￥27,000前後
AI板で人権が得られるらしい

▼CPU
Ryzen5 2600X｜￥6,000

▼マザボ
ROG CROSSHAIR VI HERO AM4 マザーボード｜￥12,500 (ブランドは適当)

---

▼サンプル価格：俺のチープなスリルPC(RTX2060 12GB版)
※一般人

• RTX2060 12GB(中古)｜￥27,000前後
• ROG CROSSHAIR VI HERO AM4 マザーボード(中古)｜￥12,500
• Ryzen5 2600X(中古)｜￥6,000
• PCケース(規格はATX対応のもの)｜￥5,000
• CPUクーラー(CPUの規格に合うもの)｜￥3,000
• ストレージ(OS & 学習モデル配置用)：SSD 1TB｜￥6,000
• ストレージ(データ保管用)：4TBのHDD｜￥10,000
• メモリ(32GB)｜￥10,000
• 電源(750W, GOLD)｜￥15,000

合計：￥94,500


▼サンプル価格：俺のチープなスリルPC(GTX1070またはGTX1660版)
※土台はしっかりAIエンジョイ派

• GTX1070またはGTX1660(中古) ｜￥15,000前後
• ROG CROSSHAIR VI HERO AM4 マザーボード(中古)｜￥12,500
• Ryzen5 2600X(中古)｜￥6,000
• PCケース(規格はATX対応のもの)｜￥5,000
• CPUクーラー(CPUの規格に合うもの)｜￥3,000
• ストレージ(OS & 学習モデル配置用)：SSD 1TB｜￥6,000
• ストレージ(データ保管用)：4TBのHDD｜￥10,000
• メモリ(32GB)｜￥10,000
• 電源(750W, GOLD)｜￥15,000

合計：￥82,500

▼俺のチープなスリルPC v2　(RTX2060 12GB版)
※節約堅実派

• マザーボード(B450 AM4)(中古)｜￥5,000
• RTX2060 12GB(中古)｜￥27,000前後
• Ryzen5 2600X(中古)｜￥6,000
• メモリ(16GB)｜￥5,000
• 電源(750W, BRONZE)｜￥10,000
• ストレージ(OS & 学習モデル配置用 & データ保管用)：1TBのSSD(SUNEAST)｜￥6,000
• PCケース(規格はATX対応のもの)｜￥5,000
• CPUクーラー(CPUの規格に合うもの)｜￥3,000

合計：￥67,000

▼俺のチープなスリルPC v2 極み (GTX1070 8GB版)
※漢

• マザーボード(B450 AM4)(中古)｜￥5,000
• GTX1070 8GB(中古)｜￥15,000
• Ryzen5 2600X(中古)｜￥6,000
• メモリ(16GB)｜￥5,000
• 電源(Antec 650W電源 NE650C 80PLUS BRONZE)｜￥7,830
• ストレージ(OS & 学習モデル配置用 & データ保管用)：1TBのSSD(SUNEAST)｜￥6,000
• PCケース(規格はATX対応のもの)｜￥5,000
• CPUクーラー(CPUの規格に合うもの)｜￥3,000

合計：￥52,830

▼備考
スリルを高めるにはすべてHDDでもいい。モデル読み込みが激遅いけど、「俺はNAIしか使わないぜ!」という漢気があれば何も問題はない。

コスパは1070が一番いいと思う。
FP16対応が限定的なのでVRAMを食う。
CPUをケチってiGPUが無いのでVRAMを食う。
というわけでVRAMは多めに欲しい。
1080とは大差ないが、1060だとかなり遅くなる。

FHDでHighres, fixしたかったら3060がおすすめやでー

PCの使用状況とかメモリリークもあるのでだいたいの目安です。
モデルを小さくしてVAEを交換すれば高解像度を狙える。

VRAM	Options	最大WxH
4GB	lowvram	512x768
6GB	medvram xformers	1536x1024
8GB	xformers	1920x1088 1472x1472

最大WxHを超えると出力画像が真っ黒になるか、メモリ不足でエラーになる。

medvramはだいたい所要時間1.5倍くらい
lowvramはさらに4倍くらい