Stable Diffusion v1.5 GPU 算力成本分析：单图推理耗时与电费测算

从表中我们可以读出几个关键信息：

1. 步数翻倍，时间几乎线性增加：从 20 步增加到 50 步，耗时大致增加到 2.5 倍。这是因为每一步都需要完整的 UNet 前向计算。
2. GPU 算力是决定性因素：RTX 4090 的算力远超 RTX 3060，其生成速度也快了近 3 倍。T4 虽然显存大，但通用算力较低，速度较慢，但其 Tensor Core 对混合精度计算有优化。
3. 512x512 是效率甜点：SD1.5 模型在此分辨率下优化最好，显存占用低，计算单元利用率高。如果提高到 768x768 或 1024x1024，耗时将呈平方级增长。

2.2 影响推理速度的其他因素

除了 GPU 和步数，还有几个'隐形杀手'会影响你的出图速度：

• 提示词复杂度：非常冗长、复杂的提示词会轻微增加文本编码器的处理时间，但对整体 UNet 推理影响不大。主要影响在于可能需要更多采样步数才能达到理想效果，间接增加了耗时。
• 负向提示词：负向提示词的处理同样需要经过文本编码器，但其计算量通常只增加一次，相对于数十步的 UNet 迭代来说，开销占比很小。
• 高分辨率修复 (Hires. fix) 或 放大 (Upscale)：这是真正的'时间吞噬者'。先以低分辨率生成，再用另一套算法（如 Latent Upscaler）放大到高分辨率，整个过程耗时可能是基础生成的数倍。如果你的工作流包含放大步骤，成本测算需要单独考虑。

简单来说，对于单次文生图，GPU 性能和采样步数是你最需要关注的两个成本杠杆。

3. GPU 功耗与电费成本测算

知道了时间，我们就可以把时间换算成电费了。这里我们需要两个关键数据：GPU 的功耗和当地的电价。

3.1 GPU 典型功耗值

不同 GPU 在满载运行 Stable Diffusion 时的功耗差异很大。以下是基于公开评测和典型场景的估算功耗：

注意：这里的功耗是 GPU 芯片本身的典型满载功耗（Board Power）。整个系统（包括 CPU、内存、硬盘、散热）还会额外消耗 100-200W。对于个人电脑，我们主要考虑 GPU 功耗；对于云端服务器，成本已包含整体功耗。

3.2 单图电费计算

现在我们来做一道小学数学题。计算公式很简单：

单图电费成本 = (GPU 功耗 / 1000) × (生成耗时 / 3600) × 电价

假设我们采用中国居民用电常见的 0.6 元/度（1 度电=1 千瓦时），来计算 RTX 3060 生成一张图（20 步）的成本：

1. GPU 功耗：170W = 0.17 千瓦
2. 生成耗时：2.8 秒 = 2.8/3600 ≈ 0.000778 小时
3. 耗电量：0.17 kW × 0.000778 h ≈ 0.000132 度电
4. 电费成本：0.000132 度 × 0.6 元/度 ≈ 0.000079 元，即 0.0079 分钱。

是的，你没看错，不到百分之一分钱。即使步数增加到 50 步（耗时 7 秒），成本也仅上升到约 0.02 分钱。

为了让对比更直观，我们看下表：

结论非常清晰：对于个人用户，使用自有显卡运行 SD1.5，电费成本几乎可以忽略不计。 RTX 4090 虽然功耗高，但速度快，总能耗与 RTX 3060 相差无几。T4 则凭借低功耗展现了优秀的能效比。

3.3 云端成本与本地成本的考量

个人电费成本低，那为什么我们还要关心这个呢？因为场景变了：

• 云端 GPU 服务：云服务商（如 AWS、GCP、阿里云等）是按时间收费的，价格精确到秒。他们的报价已经包含了硬件折旧、数据中心运维、电力和网络等所有成本。此时，'单图耗时'直接换算成'单图费用'。例如，某云服务器每小时收费 5 元，那么 RTX 3060 生成一张 20 步的图（2.8 秒），成本就是 5 元/3600 秒 * 2.8 秒 ≈ 0.0039 元。这比电费高两个数量级。
• 批量生成与自动化：如果你需要跑一个脚本，夜间批量生成 1000 张图，本地电费可能只增加几毛钱，但云端成本可能就是几元到十几元。长期来看，这是一笔可观的支出。
• 决策依据：当你需要在'购买高性能显卡'和'长期租赁云端服务'之间做选择时，这种微观的成本分析就能帮你算清长期经济账。

4. 综合成本分析与优化建议

算清了电费，我们再来看看完整的'成本'图景。成本不仅仅是电费，还包括时间成本、硬件折旧和机会成本。

4.1 不同场景下的成本构成

1. 个人爱好者/学习者：
   • 主要成本：硬件一次性投入（购买显卡）。电费极低，可忽略。
   • 核心考量：显卡的性价比（性能/价格）和显存大小（决定能否跑更高分辨率或更大模型）。
   • 建议：一张 RTX 3060 12GB 对于学习 SD1.5 完全足够，是性价比之选。
2. 小型工作室/内容创作者：
   • 主要成本：人力时间成本 和 硬件投入。生成速度直接影响工作流效率。等待 30 秒和等待 10 秒，一天下来体验差异巨大。
   • 核心考量：生成速度、系统稳定性、以及能否支持团队轻度并发使用。
   • 建议：考虑 RTX 4070 Ti Super 或 RTX 4090 以获得更快速度。如果只是间歇性使用，按需购买云端算力可能更灵活。
3. 企业级/批量处理需求：
   • 主要成本：云端服务费用 或 专用服务器折旧与运维成本。稳定性和吞吐量是关键。
   • 核心考量：单张图片的综合成本（包含服务费）和任务队列处理能力。
   • 建议：使用云端 GPU 容器服务，无需运维，按需计费，弹性伸缩。需要精确测算任务密度来选择预留实例或抢占式实例以优化成本。

4.2 降低成本的实用技巧

无论你在哪种场景，都可以通过以下方法优化你的 Stable Diffusion 使用成本：

• 优化生成参数：
  • 找到'够用'的步数：不要盲目使用 50 步。对于许多场景，20-30 步已经能产出高质量结果。先用低步数测试构图和概念。
  • 善用'固定种子'：在调试提示词时，固定种子可以让你快速对比不同提示词的效果，避免重复生成不同内容的图片做无效对比。
  • 从低分辨率开始：先用 512x512 生成，满意后再使用高清修复功能放大。直接生成高分辨率图片耗时呈指数增长。
• 提升工作流效率：
  • 批量生成：利用脚本一次性提交多个生成任务，充分利用 GPU，避免空闲等待。
  • 使用缓存：一些高级的 WebUI（如 Automatic1111）或 ComfyUI 工作流可以缓存编码器输出，在批量生成相似提示词时提速。
  • 选择高效模型：SD1.5 本身已经比 SDXL 等更大模型快很多。如果需求满足，坚持使用 SD1.5 及其衍生模型（如各种 Checkpoint）是节省成本的好办法。
• 基础设施选择：
  • 本地部署用于高频测试：如果你每天都要生成大量图片，本地显卡的边际成本几乎为零。
  • 云端服务用于弹性需求：应对临时性的高负载、测试新模型，或者不想管理硬件，云端服务是更优解。

5. 总结

回到我们最初的问题：用 Stable Diffusion v1.5 生成一张图要花多少钱？

答案是：对于本地部署的个人用户，电费成本极低，单张图仅需万分之几到千分之几元，核心成本是显卡的硬件投入。 真正的'成本'差异体现在时间上——高端显卡能将你的等待时间从数秒缩短到一秒以内，极大提升创作迭代效率。

而对于使用云端服务的用户，成本则直接与生成耗时挂钩。优化生成参数、选择性价比高的实例规格，是控制成本的关键。

最后，无论选择哪种方式，Stable Diffusion v1.5 作为一个经久不衰的经典模型，在效果、速度和资源消耗之间取得了出色的平衡。理解其运行成本，能帮助你在 AI 创作的路上，更精明地规划资源，更高效地实现创意。