{"id":366,"date":"2026-05-29T03:01:40","date_gmt":"2026-05-29T03:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=366"},"modified":"2026-08-01T06:47:41","modified_gmt":"2026-08-01T06:47:41","slug":"best-gpus-for-stable-diffusion-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/","title":{"rendered":"Le migliori GPU per Stable Diffusion e FLUX nel 2026"},"content":{"rendered":"<p>Eseguire Stable Diffusion o FLUX sulla propria GPU significa generare immagini illimitate, gratuite e private \u2014 senza crediti, code d\u2019attesa o costi per ogni immagine. La buona notizia per il 2026 \u00e8 che la generazione di immagini richiede molto meno VRAM rispetto all\u2019esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni, quindi non \u00e8 necessaria una GPU di fascia alta per ottenere un\u2019ottima esperienza. Basta semplicemente scegliere con attenzione.<\/p>\n<p>This guide ranks the best GPUs for local image generation with Stable Diffusion and FLUX.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Punti chiave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Migliore in assoluto:<\/strong> RTX 5090 (32 GB) \u2014 generazione pi\u00f9 veloce e margine di manovra per qualsiasi esigenza.<\/li>\n<li><strong>Miglior rapporto qualit\u00e0-prezzo:<\/strong> RTX 5070 Ti (16 GB) \u2014 fast, with enough VRAM for FLUX.<\/li>\n<li><strong>Migliore opzione economica:<\/strong> RTX 5060 Ti 16 GB \u2014 la GPU pi\u00f9 economica adatta alla generazione di immagini.<\/li>\n<li><strong>Obiettivo VRAM:<\/strong> minimo 12 GB, consigliati 16 GB \u2014 FLUX richiede specificamente i 16 GB.<\/li>\n<li><strong>NVIDIA fortemente preferita<\/strong> per un\u2019esperienza strumentale ottimale.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a74645c1b3b6\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a74645c1b3b6\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#What_image_generation_needs_from_a_GPU\" >Cosa richiede la generazione di immagini da una GPU<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#The_rankings\" >La classifica<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Side-by-side_comparison\" >Confronto affiancato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#How_to_choose\" >Come scegliere<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#A_note_on_VRAM_and_FLUX\" >Una nota su VRAM e FLUX<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Getting_the_most_out_of_your_card\" >Ottimizzare le prestazioni della tua scheda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#FAQ\" >Domande frequenti<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Bottom_line\" >Conclusione<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/best-gpus-for-stable-diffusion-2026\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_image_generation_needs_from_a_GPU\"><\/span>Cosa richiede la generazione di immagini da una GPU<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La generazione di immagini ha un profilo hardware diverso rispetto agli LLM:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>VRAM<\/strong> \u2014 rimane importante, ma la soglia \u00e8 pi\u00f9 bassa. Stable Diffusion gira con una quantit\u00e0 modesta di memoria; <strong>FLUX<\/strong>FLUX, il modello moderno pi\u00f9 grande, \u00e8 pi\u00f9 esigente ed \u00e8 il motivo principale per puntare ai 16 GB.<\/li>\n<li><strong>Velocit\u00e0 di calcolo<\/strong> \u2014 qui conta di pi\u00f9 che negli LLM. Determina direttamente quanti secondi occorrono per generare ogni immagine, e questo tempo si accumula rapidamente durante le iterazioni.<\/li>\n<li><strong>CUDA<\/strong> \u2014 l'ecosistema degli strumenti per la generazione di immagini (interfacce, estensioni e nodi pi\u00f9 diffusi) \u00e8 costruito intorno a NVIDIA. AMD funziona, ma con maggiore complessit\u00e0.<\/li>\n<\/ol>\n<p>In breve: 12 GB ti permettono di far partire il sistema, 16 GB rendono FLUX e risoluzioni elevate comodi da usare, mentre una potenza computazionale superiore si traduce semplicemente in un maggior numero di immagini generate all'ora.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_rankings\"><\/span>La classifica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>1. RTX 5090 \u2014 migliore in assoluto<\/h3>\n<p>La RTX 5090 genera immagini pi\u00f9 velocemente di qualsiasi altra scheda e la sua <strong>32 GB di VRAM<\/strong> elimina ogni limite: risoluzioni elevate, FLUX alla massima qualit\u00e0, batch molto grandi e possibilit\u00e0 di eseguire altri modelli contemporaneamente. \u00c8 eccessiva per chi genera immagini occasionalmente, ma per i professionisti che ne producono in grande quantit\u00e0 o per chi esegue anche LLM e video, rappresenta la scelta senza compromessi.<\/p>\n<h3>2. RTX 5070 Ti \u2014 miglior rapporto qualit\u00e0-prezzo<\/h3>\n<p>La RTX 5070 Ti \u00e8 il punto di equilibrio ideale per la generazione di immagini. La sua <strong>16 GB di VRAM<\/strong> gestisce agevolmente FLUX e Stable Diffusion ad alta risoluzione, e la sua elevata potenza computazionale mantiene brevi i tempi di generazione. Per la grande maggioranza degli utenti che desiderano un sistema locale performante e capace, senza dover pagare il prezzo delle versioni top di gamma, questa \u00e8 la scheda da acquistare.<\/p>\n<h3>3. RTX 5080 \u2014 veloce, se desideri ulteriore rapidit\u00e0<\/h3>\n<p>La RTX 5080 dispone anch\u2019essa di <strong>16 GB<\/strong> ma offre una potenza computazionale superiore rispetto alla 5070 Ti. Per la generazione di immagini, ci\u00f2 significa tempi di generazione pi\u00f9 rapidi mantenendo lo stesso limite di memoria. \u00c8 una scelta eccellente se generi costantemente e dai grande valore alla velocit\u00e0 \u2014 tuttavia la 5070 Ti offre gran parte dell\u2019esperienza a un costo inferiore.<\/p>\n<h3>4. RTX 5060 Ti 16 GB \u2014 migliore opzione economica<\/h3>\n<p>La RTX 5060 Ti da 16 GB \u00e8 la migliore scelta economica. Non \u00e8 particolarmente veloce, ma <strong>16 GB<\/strong> garantisce che sia FLUX sia Stable Diffusion funzionino correttamente, invece che in modalit\u00e0 limitata e compromessa. I tempi di generazione sono pi\u00f9 lunghi rispetto alle schede superiori, ma per hobbisti e principianti offre l\u2019intera esperienza di generazione locale di immagini al prezzo pi\u00f9 basso ragionevolmente praticabile.<\/p>\n<h3>5. RTX 3090 \/ 4070 Ti Super usate \u2014 alternative convenienti<\/h3>\n<p>Un\u2019RTX 3090 usata <strong>RTX 3090<\/strong> offre 24 GB di VRAM a un prezzo contenuto \u2014 pi\u00f9 memoria di quanta ne serva strettamente per la generazione di immagini, ma utile se esegui anche LLM. Un\u2019RTX 4070 Ti Super usata <strong>RTX 4070 Ti Super<\/strong> (16 GB) \u00e8 un\u2019altra valida alternativa di seconda mano, con buone prestazioni. Entrambe rappresentano acquisti intelligenti, purch\u00e9 il prezzo sia vantaggioso.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Side-by-side_comparison\"><\/span>Confronto affiancato<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>GPU<\/th>\n<th>VRAM<\/th>\n<th>Velocit\u00e0 di generazione immagini<\/th>\n<th>Prezzo indicativo<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>RTX 5090<\/td>\n<td>32 GB<\/td>\n<td>Il pi\u00f9 veloce<\/td>\n<td>$2,000+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5080<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Molto veloce<\/td>\n<td>~$1,000<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5070 Ti<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Veloce<\/td>\n<td>~$750<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 5060 Ti 16 GB<\/td>\n<td>16 GB<\/td>\n<td>Moderato<\/td>\n<td>~$430<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>RTX 3090 usata<\/td>\n<td>24 GB<\/td>\n<td>Veloce<\/td>\n<td>~700\u2013900 USD<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_to_choose\"><\/span>Come scegliere<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Generi professionalmente o esegui anche LLM\/video:<\/strong> RTX 5090.<\/li>\n<li><strong>Vuoi il miglior rapporto prestazioni\/prezzo per un sistema dedicato alla generazione di immagini:<\/strong> RTX 5070 Ti.<\/li>\n<li><strong>Generi costantemente e desideri la massima velocit\u00e0 nella fascia da 16 GB:<\/strong> RTX 5080.<\/li>\n<li><strong>Sei un hobbista con un budget limitato:<\/strong> RTX 5060 Ti 16 GB.<\/li>\n<li><strong>Desideri pi\u00f9 VRAM a basso costo:<\/strong> una RTX 3090 usata.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_note_on_VRAM_and_FLUX\"><\/span>Una nota su VRAM e FLUX<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Se devi scegliere tra una scheda da 12 GB e una da 16 GB, opta per quest\u2019ultima. I modelli pi\u00f9 vecchi di Stable Diffusion funzionano bene con 12 GB, ma FLUX \u2014 il modello moderno di qualit\u00e0 superiore che la maggior parte degli utenti vorr\u00e0 utilizzare \u2014 risulta decisamente pi\u00f9 comodo con 16 GB. Questa memoria aggiuntiva consente inoltre risoluzioni pi\u00f9 elevate e batch pi\u00f9 grandi. I 16 GB sono quindi la specifica da privilegiare.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Getting_the_most_out_of_your_card\"><\/span>Ottimizzare le prestazioni della tua scheda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La GPU che acquisti stabilisce un tetto massimo alle prestazioni, ma \u00e8 il software che esegui a determinare quanto vicino a quel tetto riesci ad arrivare. Due persone con identiche RTX 5070 Ti possono ottenere velocit\u00e0 di elaborazione molto diverse (iterazioni al secondo), a seconda di alcune impostazioni. Prima di spendere di pi\u00f9 in hardware, assicurati di non lasciare sul tavolo prestazioni gratuite.<\/p>\n<p><strong>Scegli il backend per l\u2019attenzione pi\u00f9 adatto.<\/strong> Il meccanismo di attenzione \u00e8 dove viene impiegata la maggior parte della potenza computazionale necessaria ai modelli di diffusione, e solitamente hai la possibilit\u00e0 di scegliere. L\u2019attenzione scalata a prodotto scalare (SDPA) predefinita in PyTorch \u00e8 l\u2019opzione pi\u00f9 sicura \u2014 ampiamente compatibile e abilitata di default. xFormers \u00e8 un\u2019alternativa consolidata che riduce il consumo di memoria. L\u2019opzione pi\u00f9 recente, <strong>SageAttention<\/strong>, utilizza l\u2019attenzione a 8 bit ed \u00e8 significativamente pi\u00f9 veloce di entrambe sulle schede moderne \u2014 \u00e8 stata testata con successo su FLUX e Stable Diffusion 3.5, e i guadagni sono massimi sulle GPU della serie 50. Il compromesso consiste in una minima approssimazione nei calcoli dell\u2019attenzione, che quasi mai si riflette sull\u2019immagine finale.<\/p>\n<p><strong>Adatta la precisione alla tua VRAM, non al tuo orgoglio.<\/strong> Eseguire FLUX.1 dev in bf16 completo richiede circa 24 GB di VRAM. Passando a una build FP8 o Q8 GGUF, lo stesso modello si adatta comodamente in 12\u201315 GB, con una qualit\u00e0 dell\u2019immagine quasi indistinguibile. Una versione Q4 GGUF fa rientrare FLUX in 6\u20138 GB, rendendo cos\u00ec utilizzabili anche le schede da 12 GB \u2014 tuttavia Q4 rappresenta il limite pratico, e la degradazione si manifesta tipicamente prima di tutto su mani, volti e testi fini. Per risultati seri, Q8 o FP8 rappresentano il punto ottimale; ricorri a Q4 solo quando la VRAM lo impone.<\/p>\n<p><strong>Usa TensorRT con gli occhi ben aperti.<\/strong> TensorRT di NVIDIA pu\u00f2 raddoppiare approssimativamente il throughput compilando un modello in un motore ottimizzato. Lo svantaggio \u00e8 reale: i motori vengono generati per risoluzione e per modello specifici, la loro creazione richiede alcuni minuti e storicamente sono stati poco agevoli da usare con LoRA e ControlNet (il supporto a ControlNet \u00e8 migliorato successivamente, ma l'uso simultaneo di pi\u00f9 LoRA moltiplica il numero di motori da generare). Se il tuo flusso di lavoro \u00e8 una pipeline fissa che produce molte immagini alla stessa risoluzione, TensorRT \u00e8 eccellente. Se invece cambi continuamente LoRA e risoluzioni, la necessit\u00e0 di rigenerare i motori rende solitamente poco conveniente il suo utilizzo.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Mantieni i driver aggiornati<\/strong> \u2014 il supporto backend e i kernel FP8 migliorano con ogni nuova versione.<\/li>\n<li><strong>Abilita la decodifica VAE a tessere<\/strong> su schede con VRAM limitata per evitare errori di memoria esaurita ad alta risoluzione.<\/li>\n<li><strong>Esegui i processi in batch quando possibile<\/strong> \u2014 generare pi\u00f9 immagini contemporaneamente sfrutta la GPU in modo pi\u00f9 efficiente rispetto alla generazione sequenziale una alla volta.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Domande frequenti<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>Qual \u00e8 la migliore GPU per Stable Diffusion nel 2026?<\/h3>\n<p>La RTX 5090 (32 GB) \u00e8 la pi\u00f9 veloce e capace, ma supera le esigenze della maggior parte degli utenti. La RTX 5070 Ti (16 GB) rappresenta la scelta migliore in termini di rapporto prestazioni\/prezzo \u2014 veloce e dotata di sufficiente VRAM per FLUX e Stable Diffusion \u2014 mentre la RTX 5060 Ti da 16 GB \u00e8 la migliore opzione economica.<\/p>\n<h3>Quanta VRAM mi serve per Stable Diffusion e FLUX?<\/h3>\n<p>12 GB \u00e8 il minimo pratico e garantisce un buon funzionamento di Stable Diffusion. I 16 GB sono invece il livello ottimale, specialmente per FLUX, che richiede pi\u00f9 memoria rispetto ai modelli pi\u00f9 vecchi. Inoltre, i 16 GB consentono risoluzioni pi\u00f9 elevate e batch pi\u00f9 grandi.<\/p>\n<h3>La generazione di immagini \u00e8 meno impegnativa rispetto all\u2019esecuzione di LLM?<\/h3>\n<p>S\u00ec. La generazione di immagini con Stable Diffusion e FLUX richiede meno VRAM rispetto all\u2019esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni, quindi non hai bisogno di una scheda top di gamma per ottenere un\u2019ottima esperienza. Qui conta di pi\u00f9 la velocit\u00e0 computazionale, poich\u00e9 determina direttamente quanto tempo occorre per generare ogni singola immagine.<\/p>\n<h3>Posso eseguire Stable Diffusion su una GPU AMD?<\/h3>\n<p>S\u00ec, ma con maggiore complessit\u00e0. Le interfacce e le estensioni pi\u00f9 diffuse per la generazione di immagini sono costruite intorno all\u2019ecosistema CUDA di NVIDIA. Le GPU AMD funzionano e sono migliorate notevolmente, ma per un\u2019esperienza fluida e con il supporto pi\u00f9 ampio possibile degli strumenti disponibili, NVIDIA rimane fortemente preferita.<\/p>\n<h3>\u00c8 buona una RTX 3090 usata per la generazione di immagini?<\/h3>\n<p>S\u00ec. Una RTX 3090 usata offre 24 GB di VRAM e ottime prestazioni a un prezzo contenuto. Si tratta di pi\u00f9 memoria di quanta ne serva strettamente per la generazione di immagini, ma \u00e8 un acquisto intelligente se esegui anche modelli linguistici di grandi dimensioni o desideri un certo margine di sicurezza \u2014 e il rapporto qualit\u00e0-prezzo \u00e8 eccellente.<\/p>\n<h3>FLUX \u00e8 pi\u00f9 lento di SDXL nella generazione di immagini sulla stessa GPU?<\/h3>\n<p>S\u00ec. FLUX \u00e8 un modello molto pi\u00f9 grande \u2014 circa 12 miliardi di parametri contro i 3,5 miliardi di SDXL \u2014 quindi ogni immagine richiede pi\u00f9 tempo e consuma pi\u00f9 VRAM sullo stesso hardware. La qualit\u00e0 \u00e8 superiore, ma se la velocit\u00e0 \u00e8 la tua priorit\u00e0 \u2014 ad esempio per iterazioni rapide o lavori ad alto volume \u2014 SDXL genera ancora in modo sensibilmente pi\u00f9 veloce sulla stessa scheda. Molte persone realizzano i prototipi con SDXL e passano a FLUX solo per i rendering finali.<\/p>\n<h3>Due GPU permettono di generare immagini pi\u00f9 velocemente con Stable Diffusion?<\/h3>\n<p>No, in nessuna configurazione standard. Gli strumenti pi\u00f9 diffusi \u2014 ComfyUI, AUTOMATIC1111 e Forge \u2014 non sono in grado di suddividere una singola generazione su due schede, quindi tecnologie come NVLink o SLI non offrono alcun vantaggio per la generazione di una singola immagine. Una seconda GPU migliora soltanto il throughput complessivo: puoi eseguire un\u2019istanza separata su ciascuna scheda e produrre due flussi di immagini in parallelo. Per ridurre il tempo necessario al completamento di un singolo task, hai bisogno di una sola GPU pi\u00f9 potente con maggiore VRAM, non di due GPU pi\u00f9 lente.<\/p>\n<h3>La quantizzazione FP8 degrada la qualit\u00e0 dell\u2019immagine rispetto a Q4?<\/h3>\n<p>FP8 e Q8 sono sufficientemente vicini alla precisione piena perch\u00e9 la maggior parte degli utenti non riesca a percepire differenze nella normale produzione di output; per questo motivo sono le impostazioni consigliate quando la VRAM lo consente. Q4 risparmia la massima quantit\u00e0 di memoria ed \u00e8 l\u2019unica opzione che permette di eseguire FLUX su schede da 12 GB, ma rappresenta il limite inferiore della qualit\u00e0: gli artefatti compaiono per primi su mani, volti e testo piccolo. Usa FP8 o Q8 quando la VRAM lo permette, considerando Q4 una scelta dettata esclusivamente dal vincolo di memoria, non un'impostazione predefinita.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusione<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Per l\u2019uso locale di Stable Diffusion e FLUX nel 2026 non c\u2019\u00e8 bisogno di spendere eccessivamente. La <strong>RTX 5070 Ti<\/strong> \u00e8 il punto di equilibrio ideale in termini di rapporto prestazioni\/prezzo \u2014 veloce e dotata di 16 GB di VRAM per FLUX \u2014 e soddisfa perfettamente la maggior parte degli utenti. La <strong>RTX 5090<\/strong> \u00e8 la scelta senza limiti per professionisti e utenti con carichi di lavoro multipli, mentre la <strong>RTX 5060 Ti 16 GB<\/strong> porta l\u2019intera esperienza a un prezzo accessibile.<\/p>\n<p>Punta a una GPU NVIDIA con 16 GB di VRAM e avrai una generazione di immagini illimitata, gratuita e privata, che si ripaga immediatamente non appena smetti di acquistare crediti.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/kimi-k2-7-code-vs-glm-5-2\/\">Kimi K2.7 Code vs GLM 5.2: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/rtx-pro-6000-vs-rtx-5090-for-ai-2026\/\">RTX Pro 6000 Blackwell vs RTX 5090 per l'IA nel 2026: quando vale la pena pagare 5.500 dollari in pi\u00f9 per 96 GB di VRAM?<\/a><\/li>\n<li><a 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