Hoeveel schijfruimte gebruiken Stable Diffusion-modellen?

Er bestaat niet één vaste grootte voor een Stable Diffusion-model. Officiële modelbestanden omvatten meerdere gigabytes en een werkbibliotheek groeit voorbij het hoofdcheckpoint met alternatieve precisies, finetunes, VAEs, tekstencoders, ControlNets, LoRAs en uitvoer. Meet de bestanden die je runtime daadwerkelijk laadt; plan capaciteit niet op basis van een algemeen getal.

Exacte voorbeelden, gecontroleerd op 09 augustus 2026

Deze bestandsgroottes komen uit de officiële metadata van de Hugging Face-repository op de bovenstaande datum. Het zijn voorbeelden, geen universeel bereik:

De twee SD 1.5-bestanden laten al zien waarom ‘het model is ongeveer vier gigabyte’ misleidend kan zijn. Het zijn verschillende gepubliceerde artefacten met verschillende inhoud. De inhoud van repositories kan ook veranderen; bewaar daarom de bestandsnaam, revisie en checksum naast elke capaciteitsregistratie die van belang is.

Het checkpoint is niet de hele bibliotheek

Een praktische installatie voor beeldgeneratie kan meerdere categorieën omvatten:

• basischeckpoints en volledige finetunes;
• afzonderlijke diffusiemodellen, tekstencoders en VAEs;
• ControlNets, IP-Adapter-modellen en upscalers;
• LoRA-adapters, embeddings en andere kleine specialisaties;
• dubbele kopieën verspreid over ComfyUI, een andere UI en een downloadcache;
• trainingscheckpoints, voorvertoningen en gegenereerde uitvoer.

Elke categorie groeit anders. Eén extra basis kan onmiddellijk gigabytes kosten; honderden adapters stapelen zich geleidelijk op; uitvoermappen groeien bij elke sessie. Een schijfruimteplan dat alleen models/checkpoints meet, mist de bibliotheek die het ondersteunt.

Meet logische grootte en fysiek gebruik

Begin bij de actieve paden in plaats van op de hele schijf naar .safetensors te zoeken. Inventariseer in ComfyUI de ingebouwde en extra modelpaden. Controleer in andere runtimes hun geconfigureerde opslaglocaties en caches. Meet vervolgens elke typemap en noteer of links of deduplicatie op bestandssysteemniveau de fysieke ruimte beïnvloeden.

# Voorbeelden voor macOS of Linux
du -sh /path/to/models/*
du -sh /path/to/outputs

# Toon de schijnbare grootte wanneer sparse bestanden of links van belang zijn
du -sh --apparent-size /path/to/models/*

Finder, Explorer, du en clouddashboards kunnen decimale GB, binaire GiB, logische grootte of toegewezen grootte rapporteren. Noteer voor planning welke maat je hebt gebruikt. Vertrouw voor identiteit op exacte byteaantallen en checksums.

Waarom duplicaten detecteren vóór indelingsconversie komt

Zoek vóór kwantisering of verwijdering naar byte-identieke kopieën in verschillende runtimes. Een bewezen redundante werkkopie verwijderen behoudt het model exact. Een checkpoint naar een lagere precisie converteren maakt een ander artefact en kan meer ruimte besparen, maar verandert de herstelvraag.

Een SafeTensors-bestand is al een gestructureerde tensorcontainer; het in ZIP plaatsen levert vaak teleurstellend weinig besparing voor de moeite. Kwantisering kan een afgeleide inferentiekopie verkleinen, maar biedt geen byte-exact herstel van de bron met hogere precisie. Bekijk SafeTensors-opslag versus kwantisering voor die grens.

Een praktische volgorde om ruimte terug te winnen

1. Uitvoer die je bewust elders hebt geëxporteerd: controleer de kopie en wis daarna lokale duplicaten.
2. Byte-identieke modelkopieën: verwijs runtimes naar één werkbibliotheek voordat je duplicaten verwijdert.
3. Achtergelaten trainingsintermediairen: behoud de uiteindelijke, gekozen mijlpalen en hervattingsstatus die je echt nodig hebt.
4. Ongebruikte afgeleide varianten: behoud de bron met een reproduceerbaar recept, of bewaar het exacte deploymentartefact wanneer conversie kostbaar is.
5. Zeldzame of niet-openbare originelen: archiveer en test het herstel voordat ze opruimkandidaten worden.

Hoeveel vrije ruimte moet je overhouden?

Plan tijdelijke overlap in. Voor een veilige migratie of herstel moeten bron, archief en herstelde kopie mogelijk tegelijk bestaan. Training maakt extra checkpoints; modeldownloads kunnen tijdelijke bestanden gebruiken; applicatie-updates en bestandssysteemgedrag vragen eveneens ruimte. Een schijf die ‘precies groot genoeg’ is voor de zichtbare bibliotheek van vandaag, is al te klein voor een geverifieerde herstelworkflow.

Beoordeel de bibliotheek per modelfamilie in plaats van te wachten op de waarschuwing voor weinig ruimte van het besturingssysteem. De retentiechecklist zet die beoordeling om in expliciete beslissingen om te behouden, reproduceren, archiveren of weg te gooien.

Behoud de modelfamilie; maak redundante kopieën optioneel

Tensor Archive is bedoeld voor geselecteerde lokale tensorfamilies die je exact wilt behouden. Archiveer, verifieer en herstel één familie voordat je een dubbele werkkopie opruimt. Het kwantiseert het model niet, verandert de gewichten niet en belooft niet dat elke omliggende runtimeafhankelijkheid is vastgelegd.

Pas dit op je runtime toe

Volg voor ComfyUI de volledige workflow voor back-up en herstel van de modelbibliotheek. Als adapters de rommel domineren, gebruik dan de LoRA-schijfruimtegids en houd de exacte basisrelaties intact.