Lycolog 
メモ
2023-05-04現在、無料枠では利用できない可能性があります。
Google ColaboratoryでStable Diffusionを動かす場合、無料と有料でどの程度変わるのか試してみたのでその結果。ざっくり4倍ほど変わるのかなというのが体感です。
目次
レンダリング条件
今回は以下の設定で回した結果を比較します。
ベースとなるNotebookは以下を使っています。
設定値は以下です。ほぼデフォです。
| 設定 | 値 |
|---|---|
| Propmpt | (illustration:1.0), masterpiece, best quality, 1girl, solo, happy, smile, theater, (perspective:1.3), from below, (looking away:1.2), (from side:1.0), {{shot_hair}}, smile, bangs, shaggy, (brown hair:1.1), swept_bangs, thick_eyebrows, skin_fang, closed mouth, {{purple eyes}}, gray {{jacket}}, white shirt, glasses, {{small breasts}}, |
| Negative Prompt | nsfw, (worst quality, low quality:1.4), (depth of field, blurry, bokeh:1.5), (greyscale, monochrome:1.0), multiple views, text, title, logo, signature, (tooth, lip, nose, 3d, realistic:1.0), dutch angle,(cropped:1.4), text, title, signature, logo, (loli:1.2), school satchel, pink, school bag, school uniform, from behind |
| Model | AOM3A1B |
| VAE | orangemix.vae.pt |
| Sampleing method | Euler a |
| Sampleing steps | 20 |
| Width | 512px |
| Height | 512px |
| Batch count | 1 |
| Batch size | 1 |
| CFG Scale | 7 |
| Seed | -1 |
比較結果
レンダリング時間はTotal progressの時間を書いてます。
| \ | Colab無料枠 | Colab Pro |
|---|---|---|
| GPUクラス | 標準 | プレミアム |
| メモリ | 標準 | ハイメモリ |
| GPU | Tesla T4 | A100 |
| システムRAM | 12.7 GB | 83.5 GB |
| GPU RAM | 15.0 GB | 40.0GB |
| ディスク | 166.8 GB | 166.8 GB |
| レンダリング時間 | 8秒 | 2秒 |
セットアップ時間はどちらも5分ほど。
スペック情報参考
無料枠
Golab Proで標準GPUにしても同じです。
Tue Apr 11 12:50:30 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12 Driver Version: 525.85.12 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 Tesla T4 Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 70C P8 33W / 70W | 0MiB / 15360MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0
total used free shared buff/cache available
Mem: 12Gi 628Mi 7.4Gi 5.0Mi 4.6Gi 11Gi
Swap: 0B 0B 0BColab Pro
Pay As You Goで有料枠買ってもGPUは同じです。
Tue Apr 11 12:55:03 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12 Driver Version: 525.85.12 CUDA Version: 12.0 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA A100-SXM... Off | 00000000:00:04.0 Off | 0 |
| N/A 39C P0 46W / 400W | 0MiB / 40960MiB | 0% Default |
| | | Disabled |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| No running processes found |
+-----------------------------------------------------------------------------+
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Sep_21_10:33:58_PDT_2022
Cuda compilation tools, release 11.8, V11.8.89
Build cuda_11.8.r11.8/compiler.31833905_0
total used free shared buff/cache available
Mem: 83Gi 756Mi 79Gi 1.0Mi 3.3Gi 82Gi
Swap: 0B 0B 0Bおまけの成果物
そこそこちゃんとした絵は頑張ってプロンプト練ったり、ひたすら回したり、i2iを繰り返したりしないと、やっぱ出てこないですね。まぁモデルによっては楽に出せたりしますが、権利関係が怪しかったりするのでここには出せないです…ｗ
あとがき
時間帯によってUIが異様に重くなることがあり、GPUの処理速度も時間帯によっては1秒未満で終わることがあった気もするので、この不安定さはクラウドユースの欠点だなぁと思いました。とは言え、GPUを買うことに比べれば手軽に利用できるのは、やはりメリットかなと思います。
よく使う人はグラボ買ったほうがストレスとかから開放される可能性はあるかもしれません。私はRTX2060なのでどう転んでもColabの方がマシなのが悲しいところ…。4070Ti買うか地味に迷いますね。
