RTX 4060 Ti 8GB 本地生图实测
FLUX.2 与 Juggernaut XL 怎么选
这不是参数表搬运，而是同一台 RTX 4060 Ti 8GB 电脑上的完整测试记录。目标很简单：网站以后如果提供免费本地生图，哪个模型能跑、哪个模型更清晰、哪个模型适合真人，先用实际结果说话。
一、测试环境与判断标准
测试电脑使用 NVIDIA RTX 4060 Ti 8GB、约 64GB 内存。为了避免模型一次性塞满显存，运行时启用 CPU offload。我们没有只看“能不能出图”，而是同时记录四件事：首次下载占用、实际生成耗时、峰值显存，以及人眼能直接看出的结构问题。
第一轮选择 FLUX.2 klein 4B，是因为它体积相对可控、四步即可生成，并能覆盖文生图和编辑。第二轮选择 Juggernaut XL v9，是因为它基于 SDXL，单文件权重约 6.6GB，目标明确指向写实人像。
二、FLUX.2 klein 4B：场景快，人像不够稳
FLUX.2 场景测试采用 768×432、4 steps。实际生成约 18 秒，夜景、冷暖色、人物、小舟、竹篙、石阶和灯笼关系都能一次交代清楚。对于概念图、建筑、环境和镜头气氛，它的速度与中文理解都令人满意。
问题出现在人物近景。第一次真人化编辑把毛孔、皮肤凹凸和锐化推得过重；第二次即使限制痘印、油光和夸张纹理，脸颊仍出现合成质感。结论不是“模型不能画人”，而是它不适合作为我们网站的高质量写实人像主模型。
三、Juggernaut XL v9：写实提升，但不是身份一致性方案
Juggernaut 首测采用 768×1024、30 steps、CFG 5、model CPU offload。生成耗时 50.51 秒，PyTorch 记录峰值显存 2.83GB。皮肤、头发、眼睛、服装和影棚光线明显比 FLUX.2 自然。
随后我们把分辨率提高到 1024×1536，峰值显存约 3.76GB，8GB 显卡仍能稳定完成。不过，超近景会放大模型缺陷：左右眼形状、视线、眉形和鼻翼只要有一点偏差，整张脸就会显得不自然。因此“图片清晰”不能等同于“脸部正确”。
四、实测对比
| 项目 | FLUX.2 klein 4B | Juggernaut XL v9 |
|---|---|---|
| 主要优势 | 四步生成快，场景、气氛和中文提示理解好 | 写实皮肤、头发、服装材质更自然 |
| 本机生成耗时 | 768×432 约18秒 | 768×1024 约50秒 |
| 本地占用 | 官方仓库组件较多，完整缓存明显更大 | 单文件权重与配置约6.6GB |
| 人物问题 | 容易出现塑料皮肤和夸张纹理 | 整体更自然，但眼睛、鼻翼仍可能轻微变形 |
| 适合用途 | 场景概念图、构图、快速草案 | 本地写实人像基础图 |
五、我们的最终选择
如果你只有 8GB 显存，建议先从 768×1024 开始。需要更大图片时，再提高到 1024×1536，并限制总像素、开启 CPU offload。不要只追求分辨率；先把构图和五官做对，再进行低强度高清修复，成功率更高。