WebUI vs ComfyUI 検証(RTX3060-laptop 6GB環境)

　StableDiffusion GUIの選択肢として有力なComfyUIの実力を実機環境で検証した。ミドルレンジ～ローエンドGPU環境で画像生成を行う場合は特に参考になるだろう。

[時間がない人向けの結論] ComfyUIが圧倒的に良い。

環境

CPU : i7-10875H
GPU : RTX3600-laptop (6GB)
Memory : 32GB

WebUI

stable-diffusion-webui [cf2772f](2023/12/16 15:58)
version: v1.0.0-pre-3046-gcf2772fa
python: 3.10.6
torch: 2.0.1+cu118
xformers: 0.0.20
gradio: 3.41.2
arguments : --xformers --xformers-flash-attention --opt-channelslast

Windows ComfyUI

ComfyUI [12e822c](2023/12/29 11:46)
python: 3.10.11
torch: 2.1.2+cu121
xformers: 0.0.23.post1

WSL ComfyUI

ComfyUI [12e822c](2023/12/29 11:46)
python: 3.10.12
torch: 2.1.2+cu121
xformers: 0.0.23.post1
Ubuntu-22.04
WSL バージョン: 2.0.14.0
カーネル バージョン: 5.15.133.1-1
WSLg バージョン: 1.0.59
MSRDC バージョン: 1.2.4677
Direct3D バージョン: 1.611.1-81528511
DXCore バージョン: 10.0.25131.1002-220531-1700.rs-onecore-base2-hyp
Windows バージョン: 10.0.19045.3803

検証用の生成設定

txt2txt
sampler : Euler a
step : 30
size : 1024 × 1024
batch count : 1
batch size : 1,4
CFG : 8.0
seed : random
model : Replicant-V3.0 (SD2.0系model)

計測結果

名称 -> 生成時間 (1stepの所要時間 or 1秒の経過ステップ) (最大VRAM消費)
WebUI batch-size=1 -> 00:17 (1.73it/s) (4.4GB)
WebUI batch-size=4 -> 01:06 (2.22s/it) (5.9GB)
Win ComfyUI batch-size=1 -> 00:14 (2.12it/s) (2.5GB)
Win ComfyUI batch-size=4 -> 00:54 (1.83s/it) (3.1GB)
WSL ComfyUI batch-size=1 -> 00:13 (2.10it/s) (2.5GB)
WSL ComfyUI batch-size=4 -> 00:54 (1.82s/it) (2.9GB)

結論

ComfyUIが圧倒的に早く（22%程度高速）、
VRAM使用も少ない（半分程度）ことがわかる。
linux環境のほうが高速だと思っていたが、実測値を見る限りWSLにする意味はあまりないようだ。（ただしVRAMをわずかに抑えられる可能性はある）

ちなみにこのメモリ消費量の違いによって、WebUIではOMMでSDXLが動作しないがComfyUIでは動作するといったことが起こる。特にVRAMが小さい環境を使っている人ほどComfyUIに乗り換えたほうが良さそうだ。