GeForce RTX 4060 に手を出した w
人間というのは、ある程度環境に慣れてくると、もっといいものを…と贅沢になってきます。
人様が作って下さったモデルを使い、ファインチューニングをするわけでもなく、自分の妄想をプロンプトに込めて画像を生成するだけなら、NVIDIA GeForce RTX 3050 で VRAM が 8GB もあれば十分に楽しめます。
ただメインのデスクトップで画像生成している間、予備機 ASRock DeskMeet X300 で作業しているときにも、ちょっと画像生成できたなら…と思いを巡らしつつ、4 万円弱もの大枚をはたいて 1 年前に買ったばかりなのに、どうせ買うなら、もっと性能のいいものを…かといって、4 万以上もまた GPU に出すなんて… 4 万円以下に 4060 くらいが値下がりするまではちょっと…と葛藤しているところに、玄人志向 GALAX GeForce RTX 4060 がなんと 39,800 円税込！
プライムデー先行セール恐るべし！ Amazon.co.jp に狙い撃ちされて、ポチってしまいました orz
GeForce RTX 4060 の破壊力
これまで ASUS Phoenix GeForce RTX 3050 （以下、3050 ） を使って、例えば Stable Diffusion WebUI Forge で画像生成を行う場合、プロンプトから画像を生成する txt2img で、512x 768 サイズの画像を SD1.5 のモデル AnythingElse v4.5 をいくつかの拡張機能や LoRA を使いつつ生成した場合、おおよそ 1 枚 14 ～ 15 秒で約 3 it/sec くらいかかっていました。
これが画像から画像を生成する img2img で、AnythingElse v4.5 から NeverEnding Dream (NED) にモデルを置き換え、アニメ絵から実写化する画像生成では 1 枚あたり約 19 秒台で 2 it/sec に及ばないくらい。これをフル HD にまで拡大する Ultimate SD upscale を使用する img2img で、概ね 1 枚 60 秒ちょっとくらいで、やはり 2 it/sec に及ばない程度でした。
実際に生成したのは以下のような絵になります。
同じ事を玄人志向 GALAX GeForce RTX 4060 （以下、4060 ）でやってみると、txt2txt は 1 枚 8.5 秒前後で約 6 it/sec 強、img2img で 11 秒台前半、Ultimate SD upscale で概ね 40 秒ちょっとくらいで、どちらも 3 it/sec 強くらい。
おおよそですが、どちらも VRAM が 8GB の 3050 と 4060 を Stable Diffusion WebUI Forge で使って比較した場合、1.5 倍程度のパフォーマンスアップは期待して良く、シーンによっては 2 倍強パフォーマンスが上がります。
4 万円以下の GeForce GPU について考える
3050 も VRAM が 8 GB なら 3 万円台後半ですが、2024 年夏現在、市場に出回っているのは VRAM 6GB 版ばかりで、価格は 3 万円台前半になりますが、Stable Diffusion した場合、20% 程度パフォーマンスが下回るそうです。
それを考えると、Stable Diffusion したくて 4 万円を下回る価格で 4060 を見つけられたのなら間違いなくお薦めです。
CPU オンリーで画像生成をすることと比べると 3050 で十分世界は変わりますが、4060 ならその世界が実感できるほど快適になります。
同じく 3060 でも実感できると思いますが、こと画像生成するなら 4060 の方がパフォーマンスが上っぽいですし、なんと言っても消費電力 170W に対して 4060 は 117W とかなり低いです。回し続けることを考えると、同じ 4 万円以下で見つけられたら 4060 でしょう。
ただし、自分でファインチューニングして LoRA などを作成するなら話は別です。3060 には VRAM 12GB がありますから、これならファインチューニングもできるとかできないとか（やったことがないので…）もあります。
ただね…4060 も 3060 も新品で 4 万円を切る… 2024 年夏現在、あまり見たことがありません。今回、4 万円以下で 4060 が手に入ったことは天の恵みとしか…（と自分を正当化する w）
蛇足
もちろん、玄人志向 GALAX GeForce RTX 4060 は ASUS Phoenix GeForce RTX 3050 と入れ替えて、32GB のメインメモリと Core i3-12100 搭載のメインの Windows 10 デスクトップで運用しています。
3050 の方は、予備機の DeskMeet X300 からシャシーを引き出して、電源と HDD を一度外して、何とか組み込めました。
これでメインでもサブでも、いつでも Stable Diffusion できる！ (^^)b
…と喜び勇んで、予備機の方で、Stability Matrix から Stable Diffusion WebUI Forge を起動してみると…起動しない orz
冷静になって見ると当然で、DirectML で Stable Diffusion WebUI Forge しようとインストールしたために、3050 が装備されたと言っていきなり CUDA で動いてくれるわけはなく、CUDA で動くように設定しよう…にも再設定の方法がない！
…と言うわけで、結局一度、アンインストールして、再びインストール。もちろんこれで起動するようになりました。
ちなみに Comfy UI も再インストールしないと起動しません。
DirectML で遊んでいた人は、ご注意を…
さらに 16GB のメインメモリと Ryzen 5 5600G 搭載のサブの Windows 11 デスクトップでも、上記の画像生成のパフォーマンスを見てみましたが、メインで運用していた時とほとんど変わりません。メモリの搭載量とか CPU とかある要件を超えさえすれば、パフォーマンスにはあまり関係なさそうで、 Stable Diffusion したければ、NVIDIA に貢ぐというのが正解のようです。