LeBonPC
Ce que votre machine fait vraiment tourner : IA locale et jeu vidéo, chiffres à l'appui.

Générer des images en local

Combien de VRAM il faut vraiment, et ce que chaque palier coûte.

Contrairement aux modèles de langage, la consommation d'un modèle d'image ne se calcule pas : elle dépend autant du pipeline que du modèle. Le déchargement séquentiel, le VAE en tuiles et la sortie de l'encodeur de texte hors de la mémoire changent le résultat du simple au double. Nous publions donc des paliers constatés, pas une formule.

Le ticket d'entrée

5 Gosuffisent à générer des images en local, avec Stable Diffusion XL et du déchargement séquentiel. Pour Flux, comptez 8 Go en quantifié et 12 Go pour un usage confortable. Au-delà de 24 Go, plus rien ne vous arrête, mais le gain de qualité devient marginal.

Lequel choisir

ModèleCe qu'il vautPlancherConfort
Flux.1 Schnell

Black Forest Labs

Génération en 1 à 4 étapes : rapide, et licence permissive. Le modèle d'image le plus adapté au local aujourd'hui.7 Go12 Go
Flux.1 Dev

Black Forest Labs

Meilleur rendu que Schnell, plus lent, et licence non commerciale. À vérifier avant tout usage pro.7 Go12 Go
Stable Diffusion XL

Stability AI

Le cheval de bataille : écosystème de LoRA et de ControlNet incomparable, et une exigence matérielle modeste.5 Go5 Go

Black Forest Labs

Flux.1 Schnell

Génération en 1 à 4 étapes : rapide, et licence permissive. Le modèle d'image le plus adapté au local aujourd'hui.

Paliers vérifiés le 2026-09-01

Black Forest Labs

Flux.1 Dev

Meilleur rendu que Schnell, plus lent, et licence non commerciale. À vérifier avant tout usage pro.

Paliers vérifiés le 2026-09-01

Stability AI

Stable Diffusion XL

Le cheval de bataille : écosystème de LoRA et de ControlNet incomparable, et une exigence matérielle modeste.

Paliers vérifiés le 2026-09-01

Pour les modèles de langage, la mémoire se calcule vraiment — poids, cache KV et contexte compris.

Ouvrir le calculateur