Mit lokaler KI und wenig VRAM Bilder erzeugen: Stable Diffusion in der Praxis

[PLUS] Praxis: Lokale KI-Bilderzeugung mit Stable Diffusion und ComfyUI

Genug von Abos und teuren Tokens? In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ComfyUI unter Windows mit Nvidia- oder AMD-GPU einrichten und Stable Diffusion lokal für Bilderzeugung nutzen.

1. 1 ComfyUI unter Windows 11

   1. 1.1 ComfyUI mit Nvidia-GPU

2. 2 Stable-Diffusion-Modelle: So geht’s

3. 3 Bildgenerierung via Flux.2, Krea-2, Qwen oder Z-Image

4. 4 Fazit: Frohes Experimentieren!

Die Entwicklung der KI schreitet mit großen Schritten voran. Das gilt auch für KI, die lokal auf dem heimischen Rechner genutzt werden kann. In diesem Artikel dreht sich alles um die Bilderzeugung mit Stable Diffusion. Im Fokus steht dabei der Einsatz auf „handelsüblicher“ Gaming-Hardware. KI-Rechenstationen mit professionellen, kostspieligen KI-GPUs und sehr viel Speicher lassen wir außen vor.

Wir stellen verschiedene Modelle vor, darunter moderne und sehr leistungsfähige Open-Weight-Modelle wie Krea-2, die zusätzlich LLMs einsetzen, um Prompts zu optimieren. Da diese Modelle – insbesondere in ihrer vollen Ausbaustufe sowie mit FP32- (Full Precision) oder FP16-Genauigkeit (Half Precision) – extreme Anforderungen an den VRAM stellen, setzen wir auf abgespeckte Turbo-Versionen und die reduzierte FP8-Genauigkeit (Ultra Low Precision). Alternativ bevorzugen wir, sofern von den Modellen angeboten, das speziell für Deep Learning entwickelte BF16-Format (Brain Floating Point 16). Es spart gegenüber FP32 und FP16 ebenfalls deutlich Speicher und minimiert im Vergleich zu FP16 zudem den Underflow, fällt in der Präzision jedoch weniger genau aus. Wir nutzen sowohl Nvidia- als auch AMD-GPUs und gehen außerdem auf einige mögliche Probleme mit Grafikkarten der beiden Hersteller ein.

Außerdem haben wir Vergleichsbilder angefertigt. Dafür haben wir dieselben Prompts mit unterschiedlichen Modellen ausprobiert. Wir verwenden verschiedene Formate sowie eine ganze Reihe unterschiedlicher Stile und Motive. So können Sie sich selbst ein Bild davon machen, wie gut die jeweiligen Modelle mit bestimmten Formaten, Stilen und Motiven zurechtkommen. Denn natürlich ist nicht jedes KI-Modell gleichermaßen trainiert; einige haben bestimmte Stärken und Schwächen. Doch damit Sie überhaupt einen Eindruck davon erhalten, was mit lokaler KI-Bilderzeugung möglich ist, präsentieren wir an erster Stelle einige Beispielbilder. Für die jeweiligen Szenen haben wir mehrere Stunden am heimischen Privatrechner Prompts optimiert und ausgebaut, um Details zu ergänzen. Der unterschiedliche Look geht auf die verschiedenen Modelle zurück – neben dem offiziellen Krea-2-Modell kommen diverse Versionen von Usern mit Custom Weights respektive abweichenden Trainingsdaten zum Einsatz (BF16).

ComfyUI unter Windows 11

Für diesen Artikel nutzen wir Windows 11. ComfyUI lässt sich auch unter Linux verwenden, was gegenüber der Windows-Version einige Vorteile bietet – nicht zuletzt die Möglichkeit, ComfyUI in einer virtuellen Python-Umgebung auszuführen. So können Sie für die jeweilige ComfyUI-Version eine passende, vom restlichen System getrennte Python-Umgebung nutzen. Rolling-Updates des Betriebssystems beeinflussen diese dann nicht. Das trägt dazu bei, dass die verwendete Python-Version – aktuell wird Version 3.13 bevorzugt – möglichst gut zur ComfyUI-Version passt. Ist das nicht der Fall, kann es zu Bugs, Fehlern und Abstürzen kommen. Bei neueren Versionen funktionieren unter Umständen zudem einige Nodes nicht.

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In diesem Artikel erklären wir die Grundlagen für die Bildgenerierung mit lokaler KI sowie dem praktischen und mächtigen Tool ComfyUI. Wir zeigen, wie Sie weniger anspruchsvolle Modelle wie SDXL nutzen, mit denen Sie auch mit wenig VRAM viel Freude haben können. Zudem erklären wir den Umgang mit aktuellen, sehr potenten KI-Modellen.

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