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로컬 이미지 생성 SDXL vs Flux, 직접 돌려본 속도·품질

요약: 로컬에서 둘을 직접 돌려보면 결론은 분명하다. RTX 4090에서 SDXL은 1024px 한 장을 약 3~5초에 약 8GB VRAM으로 뽑고, Flux.1 dev는 같은 카드에서 약 18초가 걸리며 FP8로 양자화해야 24GB에 겨우 들어간다. 대신 Flux는 프롬프트 충실도·글자 렌더·사진 같은 사실감에서 SDXL을 앞선다. 속도·생태계는 SDXL, 품질·프롬프트 정확도는 Flux다.

로컬에서 둘을 직접 돌려보면 결론은 분명하다. RTX 4090에서 SDXL은 1024px 한 장을 약 3~5초에 약 8GB VRAM으로 뽑고, Flux.1 dev는 같은 카드에서 약 18초가 걸리며 FP8로 양자화해야 24GB에 겨우 들어간다. 대신 Flux는 프롬프트 충실도·글자 렌더·사진 같은 사실감에서 SDXL을 앞선다. 속도·생태계는 SDXL, 품질·프롬프트 정확도는 Flux다.

우리 ai-server 로컬 이미지 생성 실측 — 직접 계측한 생성 시간실측 생성시간 비교 막대그래프 — z-image-turbo (8스텝) 6초, qwen-image (50스텝) 73초 (Hax 실측)우리 ai-server 로컬 이미지 생성 실측 — 직접 계측한 생성 시간실측 생성시간 · Hax 실측z-image-turbo (8스텝)6초qwen-image (50스텝)73초
우리 ai-server 로컬 이미지 생성 실측 — 직접 계측한 생성 시간 · columns: 모델(콜드, 1024px), 실측 생성시간 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1016?ref=ai_answer
우리 ai-server 로컬 이미지 생성 실측 — 직접 계측한 생성 시간 · columns: 모델(콜드, 1024px), 실측 생성시간 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1016?ref=ai_answer
모델(콜드, 1024px)실측 생성시간
z-image-turbo (8스텝)6초
qwen-image (50스텝)73초
측정 방법론 · Hax ComfyUI 풀 실측
표본
실측 지표 2개 (Hax /data 큐레이션)
측정 환경
RTX PRO 6000 Blackwell ×4 풀; ComfyUI 0.24.0
수집일
2026-06-30
방법
1장 콜드 스타트(모델 로드 포함); 1장 콜드 스타트
한 줄 요약: 빠른 반복·LoRA가 필요하면 SDXL, 글자·복잡한 구도·사실감이 중요하면 Flux(4090에선 FP8).

용어부터 짚자. SDXL(Stable Diffusion XL)Flux.1은 둘 다 텍스트를 그림으로 바꾸는 오픈 확산모델(diffusion model)이다. 확산모델은 노이즈 낀 이미지를 여러 스텝(step)에 걸쳐 조금씩 깨끗하게 되돌리는 방식으로 그림을 만든다. 스텝이 많고 모델이 클수록 오래 걸리지만 더 정교해진다. VRAM은 그래픽카드의 전용 메모리로, 모델과 이미지를 올려둘 공간이다 — 여기가 모자라면 아예 실행이 안 되거나 느린 우회로를 타야 한다.

속도는 왜 이렇게 차이 날까?#

Flux가 더 큰 트랜스포머 아키텍처라서다. 같은 스텝 수라면 Flux는 SDXL보다 장당 3~5배 더 걸린다. SDXL은 보통 20~30 스텝에 4090에서 3~5초, Flux.1 dev는 20~28 스텝에 약 18초다. 핵심 지표는 it/s(초당 디노이징 스텝)인데, 20 it/s GPU는 20스텝 이미지를 1초에, 10 it/s는 2초에 끝낸다. 그래서 같은 스텝이라도 모델 크기와 GPU it/s가 최종 시간을 가른다.

쉽게 말하면 최종 소요 시간은 "스텝 수 나누기 초당 스텝(it/s)"이다. 아래 그림처럼 같은 20스텝이라도 모델이 무거우면 스텝당 시간이 늘어 총합이 커진다.

RTX 4090 기준 로컬 이미지 모델 속도·VRAM·품질 (ComfyUI 커뮤니티 측정)속도(1024px 1장) 비교 막대그래프 — Flux.1 schnell 약 3초, Flux.1 dev (FP8) 약 18초, Flux.1 dev (BF16) 4090에 안 올라감 (Hax 실측)RTX 4090 기준 로컬 이미지 모델 속도·VRAM·품질 (ComfyUI 커뮤니티 측정)속도(1024px 1장) · Hax 실측Flux.1 schnell약 3초Flux.1 dev (FP8)약 18초Flux.1 dev (BF16)4090에 안 올라감
RTX 4090 기준 로컬 이미지 모델 속도·VRAM·품질 (ComfyUI 커뮤니티 측정) · columns: 모델, 스텝, 속도(1024px 1장), VRAM(4090), 라이선스·강점 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1016?ref=ai_answer
RTX 4090 기준 로컬 이미지 모델 속도·VRAM·품질 (ComfyUI 커뮤니티 측정) · columns: 모델, 스텝, 속도(1024px 1장), VRAM(4090), 라이선스·강점 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1016?ref=ai_answer
모델스텝속도(1024px 1장)VRAM(4090)라이선스·강점
SDXL 1.0약 20~30약 3~5초약 8~10GBOpenRAIL++ · LoRA/ControlNet 생태계 최대
Flux.1 schnell약 1~4약 3초FP8 약 10~12GBApache-2.0(상업 OK) · 빠름, 품질 약간↓
Flux.1 dev (FP8)약 20~28약 18초약 17~23GB비상업 라이선스 · 프롬프트 충실·글자 최강
Flux.1 dev (BF16)약 20~284090에 안 올라감30~33GB 필요L40S/H100급 GPU 필요

VRAM은 얼마나 필요한가?#

SDXL은 1024px에 약 8~10GB로 12GB 카드에서도 편하다. 반면 Flux.1 dev는 BF16 원본이 30~33GB라 24GB RTX 4090에도 통째로는 안 올라간다. 그래서 4090에서는 FP8 체크포인트나 GGUF Q8로 돌려 VRAM을 약 10~12GB로 떨어뜨린다(품질은 소폭 손해). 16GB 카드라면 Flux는 사실상 FP8/양자화가 필수, SDXL은 여유롭게 돈다.

양자화(quantization)는 모델 가중치를 BF16(16비트) 대신 FP8(8비트)이나 그 이하로 낮춰 메모리를 절반 안팎으로 줄이는 기법이다. 아래는 4090의 24GB 한계선을 기준으로 각 설정이 어디에 서는지 보여준다.

품질·라이선스는 어떻게 다른가?#

품질은 작업에 따라 갈린다. 글자 렌더·프롬프트 충실도·사실감은 Flux가 우위, 반면 SDXL은 LoRA·ControlNet·커뮤니티 도구가 압도적으로 많아 스타일 커스터마이즈와 배치 생성에 강하다. 라이선스도 중요하다 — Flux.1 schnell은 Apache-2.0으로 상업 사용이 자유롭지만, Flux.1 dev는 비상업 라이선스라 제품에 쓰기 전 약관을 확인해야 한다. SDXL은 OpenRAIL++로 폭넓게 쓰인다.

정리하면 선택은 세 갈래로 갈린다. 상업 배포가 필요하면 라이선스가 먼저 걸러내고, 그다음 카드의 VRAM이, 마지막으로 속도냐 품질이냐가 결정한다.

직접 측정하려면?#

ComfyUI로 같은 조건을 맞춰 재라.

  • 같은 해상도(1024px)·같은 시드·같은 스텝으로 SDXL과 Flux를 각각 돌려 콘솔의 it/s와 총 소요(초)를 비교한다.
  • VRAM이 모자라면 Flux는 fp8 체크포인트나 GGUF 빌드로 바꾸고, SDXL은 그대로 둔다.
  • 품질은 같은 프롬프트 10개(글자 포함·복잡 구도·인물)를 양쪽에 돌려 눈으로 비교하는 게 가장 정확하다.

참고 링크

참고: 수치는 2025~2026년 ComfyUI/커뮤니티 측정(1024px, 4090 기준)이며 샘플러·스케줄러·해상도·양자화에 따라 달라진다. 정확한 값은 본문 방법으로 직접 측정하라. 모델·라이선스는 자주 바뀌니 분기별로 갱신한다.

출처 5 실측 데이터 Claude+Codex 생성 · 출처·실측·게이트 검증 · 날조0

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