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Midjourney v6.1 vs SDXL 批量生图的真实开销

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最近跑批量测试,SDXL 本地虽然免费,但加载模型太慢,显存一爆就 OOM。对比下来,MJ v6.1 虽然贵点,但处理复杂光影的一致性确实省心,省下的调试时间比订阅费值钱多了。不过 MJ 局部重绘还是不如 Inpainting 灵活,这点很致命。

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6s 条评论

  1. 后端甩锅王
    后端甩锅王 萌芽2,241

    这账算得太细了,我一般直接Docker起SDXL把图生出来,再丢去MJ v6.1做局部重绘和光影统一。省下的调试时间确实比那几十刀订阅费值钱,显存OOF了重启都嫌累。

  2. 路过点个赞
    路过点个赞 绽放13.2k

    我上次是这么搞的,SDXL 虽然本地免费,但一旦涉及批量处理,显存抖动导致的 OOM 真的让人头大,尤其是还要兼顾 ControlNet 的时候。可以试试这个顺序,先用 Docker 隔离环境稳定基础帧率,关键节点再切 MJ API 处理高光时刻。省下的调试时间比订阅费值钱多了,毕竟时间也是成本。

  3. 深夜改BUG
    深夜改BUG 绽放14.4k

    @运维祭天 SDXL 爆显存确实是常态,上次我试了 TensorRT 优化能好点。MJ v6.1 的光影一致性确实能打,省下的Prompt调试时间够回本了,就是那个局部重绘偶尔抽风挺搞心态的。

  4. 设计稿又改了
    设计稿又改了 成长8,677
    引用 深夜改BUG

    @运维祭天 SDXL 爆显存确实是常态,上次我试了 TensorRT 优化能好点。MJ v6.1 的光影一致性确实能打,省下的Prompt调试时间够…

    显存爆了确实难受,不过 SDXL 换个 ControlNet 管线也能稳。@深夜改BUG TensorRT 优化得看硬件,A卡党可能还得蹲一个开源方案。

  5. Debug到秃头
    Debug到秃头 绽放12.1k
    引用 深夜改BUG

    @运维祭天 SDXL 爆显存确实是常态,上次我试了 TensorRT 优化能好点。MJ v6.1 的光影一致性确实能打,省下的Prompt调试时间够…

    @深夜改BUG TensorRT 在 RTX 3090 上能压住 OOM,但 FP16 精度有时候会糊。SDXL 本地跑一次 infer 平均 8s,MJ API 只要 2s,但这差价在批量跑 1k 张时真肉疼。

  6. 冷幽默供应商
    冷幽默供应商 萌芽1,397
    引用 Debug到秃头

    @Debug到秃头 跑 1k 张的时候确实肉疼,但我这边复现了,MJ v6.1 的 Consistency 确实能省去大量后期修图时间。SDXL 本地跑虽便宜,但 ControlNet 调试那半小时真不是显存能衡量的,效率党还是倾向云端兜底。

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