Stable Diffusion｜Batch size와 Batch count의 차이

안녕하세요 Allan입니다.

이번 포스팅에서는 스테이블 디퓨전에서 이미지를 한 번에 여러 장 생성할 수 있도록하는 Batch count와 Batch size에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

Ⅰ. Batch size와 Batch count의 차이점

먼저 Batch size와 Batch count의 차이점을 말씀드리겠습니다.

Batch size는 한 번의 작업에 생성할 이미지의 갯수이고

Batch count는 몇 회의 작업을 할 것인지를 설정하는 파라미터입니다.

즉, 스테이블 디퓨전에서 이미지를 생성할 때는 한 번에 Batch size 만큼의 이미지를 Batch count에서 설정한 횟수 만큼 반복하여 생성합니다.

1. batch size : 1, batch count : 4

2. batch size : 2, batch count : 2

3. batch size : 4, batch count : 1

위의 설정값들은 모두 총 이미지를 4장 생성합니다.

하지만 각각 차지하는 vram의 크기나 이미지 생성속도에 차이가 발생합니다,

batch size는 한 번의 작업에 생성하는 이미지의 갯수를 의미하므로, batch size를 늘리게되면 이미지 생성 시에 차지하는 vram의 크기가 늘어납니다. 하지만 한 번에 이미지를 생성하기에 이미지 생성 속도는 매우 빠릅니다.

반면 batch count는 작업 횟수를 의미하므로 vram을 많이 잡아먹지는 않으나, batch count를 늘리면 여러 번 이미지를 생성해야해서 이미지 생성 소요 시간이 많이 늘어납니다.

위의 3가지 상황 중 가장 이미지 생성 속도가 빠른 상황은 batch size가 가장 큰 3번 상황입니다.

vram을 가장 많이 잡아먹는 상황이기도 합니다.

반대로 vram 사용량은 가장 적으나 이미지 생성 시간은 가장 느린 상황은 batch count가 가장 큰 1번 상황입니다.

image size : 512*512

Sampling method : euler a

Sampling steps : 30

위의 이미지 정보를 기반으로 batch size와 batch count를 조절하여 이미지 생성 시간을 측정한 결과입니다.

가장 좋은 방법은 batch size와 batch count를 적절하게 조합하여 이미지 생성 속도와 vram 사용량을 모두 잡은 3번 방법입니다.