Stable Diffusionの性能を最大限に引き出すためには、適切なグラボ(GPU)の選択が不可欠です。
この記事では、Stable Diffusionを利用する際におすすめのグラボについて詳しく解説します。
推奨スペックやメーカーの選び方、VRAM容量、コスパなど、最適なグラボを選ぶためのポイントを説明していきます。
Stable Diffusionを利用する際のPC推奨スペック
Stable Diffusionを快適に利用するためには、以下の要件を満たすPCが推奨されます。
- Windows OS の64bit
- VRAM容量が12GB以上のGPU
- Core i5~Core i7、Ryzen 5~7のCPU
- 16GB以上のメモリ
- 512GB以上のストレージ
グラボのVRAM容量は特に重要で、12GB以上あることが望ましいと言われています。
Stable Diffusion用グラボの選び方
Stable Diffusion用グラボを選ぶ際にチェックしたいポイントを挙げてみます。
メーカー
Stable Diffusionを利用する際には、NVIDIA社のRTXシリーズのグラボがおすすめです。
NVIDIAは高い効率性を持ち、Stable Diffusionに最適化されているため、優れたパフォーマンスを発揮します。
特に、RTXシリーズなら高速な画像生成が可能です。
VRAM容量
Stable Diffusionを利用する上で、グラボのVRAM容量は非常に重要な要素です。
VRAMとは、グラボが画像データを処理する際に使用する専用のメモリのことで、容量が大きいほどより高解像度の画像を生成したり、複雑なモデルを使用したりすることができます。
12GB以上あれば満足のいく結果は得られる可能性は高いものの、プロフェッショナルな用途や、高解像度の画像生成を必要とする場合は、16GB以上の大容量VRAMを搭載したグラボを検討することをおすすめします。
価格
当然のことながら、グラボの性能が高ければ高いほど価格も上がる傾向にあります。
Stable Diffusionのような高度な画像生成AIには、高性能なグラボが必要不可欠ですが、同時にコストも上がることを考慮する必要があります。
Stable Diffusionにおすすめのグラボ
2024年4月時点でStable Diffusionにおすすめのグラボをご紹介します。
ニーズや予算に合ったものを選んでみてください。
Stable Diffusion初心者におすすめのグラボ
まずはStable Diffusionを使ってみたいという初心者におすすめのグラボです。
メモリは12 GBですが、趣味で画像生成AIを使用するには十分ですし、多くのオンラインゲームも支障なくプレイできるでしょう。
グラフィックRAMサイズ | 12 GB |
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ビデオ出力インターフェイス | DisplayPort×3, HDMI |
GPUクロック速度 | 1.81GHz |
Stable Diffusion用にコスパ重視のおすすめグラボ
こちらのRTX4070は、メモリこそ先ほどご紹介したRTX3060の12GBと同じですが、ベンチマーク自体は約60%上回ると言われています。
特に、4K動画ではハイパフォーマンスを発揮します。
グラフィックRAMサイズ | 12 GB |
---|---|
ビデオ出力インターフェイス | DisplayPort |
GPUクロック速度 | 2.52 GHz |
Stable Diffusionを本格的に使用したい方におすすめのグラボ
写真を見て一目瞭然のように、RTX A4000は、従来のRTXシリーズグラボと比較しても大変薄型です。
消費電力が少ないこともあり、業務用としても人気が高いグラボですが、価格は高額です。
グラフィックRAMサイズ | 16 GB |
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ビデオ出力インターフェイス | DisplayPort, HDMI |
GPUクロック速度 | 1.56 GHz |
Stable Diffusionはグラボなしでも使える?
Stable Diffusionにおすすめのグラボを紹介しましたが、グラボなしでは使えないの?と気になっている方に朗報です。
実際のところ、推奨スペックにもあるように、Stable Diffusionは16GBほどのVRAMメモリが必要となるため、グラボなしでは動作が保証されません。
ただ、現在はクラウドGPUと呼ばれる仕組みを利用して、あたかも自分のPCに搭載されているかのように使えるグラボが存在します。
ぜひこうしたクラウドGPUを活用してStable Diffusionを快適に操作できるようにしましょう。
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さらに、クラウドGPUを利用しない時は停止にしておくことで、停止中の料金はかかりません。
クラウドGPUを使えばいつでもStable Diffusionの性能をフルに引き出すことができるので、理想の環境に近づけることができます。
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