SD 1.5 ou SDXL ? Le déménagement vaut-il les cartons ?

En bref

• Même carte : environ 9 s par image pour SD 1.5, 27 s pour SDXL, chargement compris, à ±3 s près. Mais SDXL fait 2,3 fois plus de pixels (1,03 contre 0,44 mégapixel) et rechargeait son modèle à chaque image ; pour SD 1.5, notre relevé ne le dit pas. Si tu génères 1 000 images à ce rythme : 2 h 30 contre 7 h 30 de carte ; pas de dollars, c'est notre machine. SDXL vise 1024 × 1024 en natif, SD 1.5 a été entraîné en 512 × 512.
• SDXL fait le portrait le plus naturel en phrases simples ; SD 1.5 en mots-clés fait un meilleur plan en pied et une vraie photo au café, où SDXL sort une aquarelle. Aucun des deux n'écrit « BONJOUR ».
• Sur Hugging Face, 9 781 adaptateurs déclarés pour SDXL, 3 487 pour SD 1.5, dont 2 786 rattachés à l'ancien dépôt RunwayML, qui ne s'ouvre plus sans compte (relevés du 25/10/2026). Les deux licences ont la même liste d'usages interdits.

La réponse courte

Reste en SD 1.5 si :

• tes LoRA, ControlNet et réglages SD 1.5 marchent : ils sont faits pour lui (les 14 ControlNet 1.1 portent tous « sd15 » dans leur nom) ; pour SDXL, prévois des versions déclarées pour lui, on n'a pas essayé de brancher l'un sur l'autre ;
• tu fais de petites images, vite : 9 s contre 27 s chez nous, avec les réserves dites plus bas ;
• tu promptes en mots-clés : c'est là qu'il donne le meilleur ;
• ta carte est petite : son fichier pèse 4,27 Go, contre 6,94 Go pour la base SDXL ; le poids d'un fichier n'est pas la mémoire prise, qu'on n'a pas mesurée. Les chiffres de mémoire annoncés, eux, sont un piège (voir plus bas).

Passe à SDXL si :

• tu veux de grandes images : 1024 × 1024 en natif, contre 512 × 512 ;
• tu écris en phrases : c'est en phrases que SDXL a sorti notre portrait le plus naturel, sur un tirage (en mots-clés, on ne l'a pas essayé) ;
• tu cherches des LoRA : presque trois fois plus d'adaptateurs déclarés pour la base SDXL sur Hugging Face, 9 781 contre 3 487.

Ni l'un ni l'autre pour du texte lisible ou une vraie scène à deux : les deux ratent la pancarte et donnent les boucles de l'amie à l'héroïne. Pour ça, lis SDXL ou Flux ?. Les autres versions de Stable Diffusion sont sur notre page de famille, et SDXL a sa fiche.

Comment on a testé

Le banc commun du catalogue, détaillé sur la page de famille : six photos du quotidien en anglais, graine 2210, format 3:4, un tirage par prompt, aucun LoRA, le même jour, sur la même NVIDIA RTX A4500 de 20 Go.

SD 1.5 est passé deux fois : avec les prompts du banc tels quels, en phrases, puis en mots-clés « à l'ancienne » (« photo of a woman, 28 years old, … realistic ») avec un négatif classique (« lowres, blurry, bad anatomy, bad hands… »). SDXL est passé avec les phrases du banc, en base seule puis avec son refiner, le second modèle qui finit l'image.

Réglages par défaut de diffusers ou de l'exemple de la fiche. Temps à ±3 s près. Attention à l'équité : sur ce banc, SD 1.5 en mots-clés avait un négatif, SDXL jamais, et on n'a pas essayé SDXL en mots-clés. Un négatif sur SDXL a été essayé le lendemain : voir l'encadré « On a essayé de corriger ».

Usage par usage

Le portrait. En phrases, SD 1.5 vieillit nettement le sujet ; en mots-clés, il sort un portrait propre, mais lisse, façon studio. SDXL rend du premier coup un visage naturel, avec une vraie peau et une lumière de fenêtre ; le refiner le lisse un peu. Point pour SDXL.

Le plan en pied. SDXL coupe aux cuisses, avec ou sans refiner. SD 1.5 en phrases aussi, en tirant la langue, ce que personne n'a demandé. Mais en mots-clés, il fait presque un vrai plan en pied, baskets comprises. Point pour le vieux, à condition de lui parler sa langue.

Deux personnes au café. SDXL sort une aquarelle, deux femmes bouclées et trois tasses pour deux, refiner ou pas. SD 1.5 en mots-clés fait une vraie photo, deux femmes, deux tasses. Lui aussi donne les boucles de l'amie à l'héroïne, mais il sait compter jusqu'à deux. En phrases, l'amie n'apparaît pas.

Les mains sur une carte. Le prompt demande un gros plan. SDXL met la dame de profil devant une carte murale : propre, mais pas de gros plan. SD 1.5 en phrases non plus, avec des mains approximatives. En mots-clés, il fait le vrai gros plan… avec trois mains. Match nul, et j'ai compté deux fois.

La nuit, visage éclairé par le téléphone. Personne. SDXL fait une cuisine sombre, mais sans téléphone ; SD 1.5 en mots-clés a le téléphone, mais pas la nuit ; en phrases, ni l'un ni l'autre.

Le texte. Pancarte illisible partout : « BOON », « BO NOC », « Brnour », « bonoriundaa ». Les deux fiches le disent : « The model cannot render legible text ».

Le bilan. Stability écrit que la base SDXL « performs significantly better than the previous variants », SD 1.5 compris, d'après des votes de préférence. Sur notre banc, à un tirage, c'est plus serré : SDXL gagne le portrait, SD 1.5 en mots-clés le plan en pied et le café, le reste est raté des deux côtés.

La galerie

Galerie · 4 modèles

SD 1.5 ou SDXL : les six photos du banc, quatre façons

Banc local du 25/10/2026, les deux modèles sur la même carte graphique de 20 Go (NVIDIA RTX A4500), ComfyUI 0.42.1, graine 2210, format 3:4, un tirage par prompt, aucun LoRA. SD 1.5 en 576 × 768, 50 étapes, CFG 7,5, avec le prompt du banc en phrases puis en mots-clés avec un négatif classique ; SDXL en 896 × 1152, CFG 5, avec les phrases du banc et sans négatif, en base seule (50 étapes) puis avec le refiner (40 étapes). Temps à ±3 s, chargement compris ; pour SDXL, modèles rechargés à chaque image (pour SD 1.5, la fiche ne le dit pas). Une image écartée, cinq recadrées (tenue, façades, un mot inventé sur une carte) : c'est dit sous chaque image.

SD 1.5 (phrases) 576 × 768 · 50 étapes, CFG 7,5 · sans négatif · environ 9 s par image

Portrait

Cadrage juste, mais un visage nettement plus âgé que la fin de vingtaine demandée.

En pied

Raté : coupé aux cuisses, une main sur le visage, la langue tirée.

Deux personnages

Image écartée, non montrée : une seule femme, l'amie n'apparaît pas, et un débardeur échancré.

Mains et objet

Carte tenue, mains approximatives, pas de gros plan.

Nuit

Ni nuit ni téléphone : une lumière chaude et tamisée.

Texte dans l'image

Illisible : « BOON », puis un mot qui commence par « Boo ». Et ce sont les mains de quelqu'un d'autre qui posent le carton sur sa tête.

SD 1.5 (mots-clés) 576 × 768 · 50 étapes, CFG 7,5 · négatif classique · environ 9 s par image

Portrait

Propre et plus jeune, mais lisse, façon studio.

En pied

Presque en pied, baskets comprises : mieux que SDXL sur ce tirage.

Deux personnages

Une vraie photo, deux femmes, deux tasses ; mais les deux sont bouclées.

Mains et objet

Le vrai gros plan demandé… avec trois mains, dont une qui tient un téléphone.

Nuit

Le téléphone est là, mais la cuisine est éclairée : pas de nuit.

Texte dans l'image

Illisible : « BO NOC », « O A », puis un mot en « BORA… ».

SDXL 1.0 896 × 1152 · 50 étapes, CFG 5 · sans négatif · 27 s par image, rechargement compris

Portrait

Réussi : visage naturel, vraie peau, lumière de fenêtre.

En pied

Pas en pied : coupé aux cuisses.

Deux personnages

Raté : une illustration façon aquarelle, deux femmes bouclées, trois tasses.

Mains et objet

Pas de gros plan : de profil devant une grande carte murale, carte tenue à deux mains.

Nuit

Cuisine sombre au joli grain, mais pas de téléphone : la lumière vient d'une étagère.

Texte dans l'image

Illisible : « Brnour », puis un mot qui ne veut rien dire. Le carton flotte au-dessus de la tête.

SDXL 1.0 + refiner 896 × 1152 · 40 étapes (base 32 + refiner 8), CFG 5 · 21 à 24 s par image, rechargement compris

Portrait

La même image que la base, visage un peu plus lisse.

En pied

Comme la base : coupé aux cuisses.

Deux personnages

Le refiner ne corrige rien : toujours l'aquarelle et trois tasses.

Mains et objet

Même scène que la base : pas de gros plan.

Nuit

Même cuisine sombre, sans téléphone ; une main floue apparaît en bas à gauche.

Texte dans l'image

Autre charabia : « bonoriundaa ». Cette fois, le carton est tenu à deux mains.

Une image n'est pas montrée : SD 1.5 en phrases au café, pour un débardeur échancré. Cinq sont recadrées : les deux nuits de SD 1.5 (débardeur échancré, épaule dénudée), les deux pancartes de SDXL (façades du fond) et la carte murale de SDXL base, dont le bas portait un mot inventé qui évoquait un nom de lieu réel. Chaque cas est dit sous l'image.

Phrases ou mots-clés : ton vieux réflexe

Sur SD 1.5, les mots-clés avec un négatif s'approchent plus de la consigne que les phrases sur quatre usages (portrait, pied, café, nuit), et sur un cinquième si on pardonne la troisième main du gros plan ; la pancarte reste illisible dans les deux cas. On a changé deux choses à la fois, les mots-clés et le négatif : on ne sait pas laquelle compte le plus. Si ton vieux workflow marche, c'est peut-être pour ça.

Pour SDXL, Stability annonçait qu'il « requires only a few words », et que « Users no longer need to invoke qualifier terms like “masterpiece” » : l'annonce parle de prompts courts sans formules magiques, pas de phrases contre mots-clés. Chez nous, en phrases, son portrait est le plus naturel de ce comparatif. On ne l'a pas testé en mots-clés : on ne sait pas si tes vieux prompts lui feraient du bien. Conseil de pratique, pas une mesure : en changeant de modèle, réécris tes prompts.

Vitesse et matériel

La vitesse. Même carte, même jour : 9 s par image pour SD 1.5, 27 s pour SDXL base, 21 à 24 s avec le refiner, qui fait 40 étapes au lieu de 50. Trois fois plus lent ? Deux réserves. SDXL fabrique 2,3 fois plus de pixels : 1,03 contre 0,44 mégapixel. Et la mémoire de la carte était vidée entre deux images : ses 27 s comprennent le rechargement de ses modèles. Pour SD 1.5, notre relevé dit « chargement du modèle compris », sans préciser s'il était rechargé à chaque fois ; sa première image a pris 21 s en phrases, 12 s en mots-clés. Et tous ces temps sont à ±3 s près. La part du rechargement dans les 27 s de SDXL, on ne la connaît pas.

Le matériel.

SD 1.5 a repris l'entraînement de la version 1.2 : le dépôt de Stable Diffusion v1, chez CompVis, donne la taille et la mémoire de cette famille. On n'a mesuré la mémoire d'aucun des deux. Les deux fichiers ne sont pas rangés pareil : celui de SD 1.5 stocke ses nombres en 32 bits, celui de la base SDXL en 16 bits. Leurs poids ne se comparent donc pas directement.

Oui, le petit annonce 10 Go et le gros 8 Go. Deux annonces d'équipes différentes, sans protocole commun : ça ne prouve pas que SDXL consomme moins. Pour une petite carte, notre seul chiffre sûr, c'est le poids des fichiers.

L'écosystème : LoRA et ControlNet

Sur Hugging Face, un LoRA ou un modèle dérivé peut déclarer son modèle de base : on compte ceux qui le font.

Relevés du 25/10/2026 : pages des modèles, et API de Hugging Face pour l'ancien dépôt, qu'on ne peut plus ouvrir sans compte. Aucun adaptateur n'est compté deux fois. D'autres sites hébergent des LoRA : on ne les a pas comptés.

Le détail qui pique : le dépôt d'origine de SD 1.5, chez RunwayML, est « now deprecated », dit son miroir. Sans compte, sa page répond par une erreur ; l'API renvoie vers ce miroir, qui se dit « not affiliated in any way with RunwayML ». Or quatre adaptateurs SD 1.5 sur cinq déclarent encore l'ancien dépôt, et la notice de ControlNet 1.1 y envoie toujours chercher « v1-5-pruned.ckpt ». Si ton vieux workflow pointe là, prends le miroir.

ControlNet. ControlNet 1.1 « include 14 models (11 production-ready models and 3 experimental models) », tous pour SD 1.5. Pour SDXL, Stability annonçait à sa sortie des contrôles « specialized for SDXL », alors « in beta preview » ; il en existe aujourd'hui, par exemple un modèle de contours de l'équipe diffusers, « trained on stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 ». Pas comptés, pas testés.

En clair : migrer, c'est refaire sa boîte à outils avec des LoRA et ControlNet déclarés pour SDXL (on n'a pas testé un LoRA SD 1.5 sur SDXL). Stability promettait des LoRA plus faciles à entraîner, « with less need for data wrangling » : c'est leur annonce, pas notre test.

Les licences, mot à mot

Toutes lues le 25/10/2026.

SD 1.5 : CreativeML Open RAIL-M, « dated August 22, 2022 ». SDXL : CreativeML Open RAIL++-M, « dated July 26, 2023 », la même pour le refiner. Même famille, et sur l'essentiel, le même texte :

• une licence « perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable » ;
• la même liste d'usages interdits, l'« Attachment A », par exemple « To defame, disparage or otherwise harass others » ou « To provide medical advice and medical results interpretation » ; tout dérivé doit la reprendre, « at minimum » ;
• sur les images : « Licensor claims no rights in the Output You generate using the Model. You are accountable for the Output you generate and its subsequent uses. No use of the output can contravene any provision as stated in the License. »

La vraie différence est dans la clause « Updates and Runtime Restrictions », la n° 7 chez SD 1.5 ; le texte de SDXL ne numérote pas ses clauses. Dans les deux, l'éditeur « reserves the right to restrict (remotely or otherwise) usage of the Model in violation of this License ». Celle de SD 1.5 continue : « update the Model through electronic means, or modify the Output of the Model based on updates. You shall undertake reasonable efforts to use the latest version of the Model. ». Ces mots n'existent pas dans celle de SDXL. On recopie, on n'interprète pas : pour un projet commercial, lis le texte entier.

Aucune des deux ne fixe de seuil de chiffre d'affaires. Le dépôt de Stable Diffusion v1 écrit que « commercial use is permitted under the terms of the license », tout en déconseillant les services ou produits « without additional safety mechanisms and considerations », et ajoute : « The weights are research artifacts and should be treated as such. »

Ce qu'on n'a pas testé

Plusieurs graines, le pic de mémoire, une carte de moins de 20 Go, le temps sans rechargement, SD 1.5 en 512 × 512 et SDXL en 1024 × 1024, SDXL en mots-clés, les LoRA (sauf le LoRA mains de l'encadré « On a essayé de corriger »), les ControlNet et la retouche.

L'avis de Milky

Si ton SD 1.5 en mots-clés te donne ce que tu veux, rien ne t'oblige à déménager : sur notre banc, il tient tête à SDXL sur la moitié des photos, plus vite chez nous (9 s contre 27 s), avec un fichier plus léger (4,27 Go contre 6,94 Go). Passe à SDXL pour les grandes images, les portraits naturels écrits en phrases et la plus grosse réserve d'adaptateurs sur Hugging Face. Le refiner ? Presque rien de changé chez nous, à part un autre charabia sur la pancarte, pour 6,08 Go de plus : je m'en passe. Et pour écrire « BONJOUR », file chez Flux. Trois tasses pour deux d'un côté, trois mains de l'autre : j'ai assez compté pour aujourd'hui. Ne me mets pas en colère.

Ce qu'on ne sait pas encore

• Le vrai écart de vitesse quand SDXL garde son modèle en mémoire.
• La mémoire réellement prise par chacun sur une carte de 8 ou 10 Go.
• Si SDXL ferait mieux en mots-clés, et si SD 1.5 en mots-clés garde son avance sur d'autres graines.

Les mots à retenir

• Prompt en mots-clés : une liste de mots séparés par des virgules, plutôt qu'une phrase ; sur notre banc, SD 1.5 s'en sort mieux ainsi, avec un négatif.
• Prompt négatif : ce qu'on demande au modèle d'éviter (« lowres, blurry, bad anatomy… »).
• Refiner : pour SDXL, un second modèle qui finit les dernières étapes de l'image.
• LoRA (adaptateur) : un petit fichier ajouté à un modèle de base pour lui apprendre un visage, un style ou un objet.
• ControlNet : un module qui guide l'image avec des contours, une pose ou une profondeur.
• Miroir : une copie d'un dépôt abandonné, tenue par quelqu'un qui n'est pas affilié à l'éditeur d'origine.

Tous nos mots expliqués : le glossaire →

Passages sources

Afficher les 26 sources

Réf.	Citation (langue originale)	URL
S1↑1↑2↑3↑4↑5↑6+3	"This repository is a mirror of the now deprecated ruwnayml/stable-diffusion-v1-5, this repository or organization are not affiliated in any way with RunwayML." ; "fine-tuned on 595k steps at resolution 512x512" ; "Resumed from stable-diffusion-v1-2 - 595,000 steps at resolution 512x512" ; "uses a fixed, pretrained text encoder ([CLIP ViT-L/14]" ; "ema-only weight. uses less VRAM - suitable for inference" ; "The model is intended for research purposes only." ; "The model cannot render legible text"	https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
S2↑1↑2	"Model tree for stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5" ; "Adapters 701 models" ; "Finetunes 427 models" (relevé du 25/10/2026)	https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5
S3↑1↑2↑3	runwayml/stable-diffusion-v1-5 : page HTTP 401 ; API HTTP 307 vers /api/models/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 (25/10/2026)	https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5
S4↑1↑2↑3↑4↑5↑6+4	"CreativeML Open RAIL-M" ; "dated August 22, 2022" ; "a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute" ; "the same use-based restrictions as the ones in the original license" ; "Except as set forth herein, Licensor claims no rights in the Output You generate using the Model. You are accountable for the Output you generate and its subsequent uses. No use of the output can contravene any provision as stated in the License." ; "7. Updates and Runtime Restrictions. To the maximum extent permitted by law, Licensor reserves the right to restrict (remotely or otherwise) usage of the Model in violation of this License, update the Model through electronic means, or modify the Output of the Model based on updates. You shall undertake reasonable efforts to use the latest version of the Model." ; Attachment A : "To defame, disparage or otherwise harass others" ; "To provide medical advice and medical results interpretation"	https://huggingface.co/spaces/CompVis/stable-diffusion-license
S5↑1↑2↑3↑4↑5↑6+1	"Note that the base model can be used as a standalone module." ; "a refinement model … specialized for the final denoising steps" ; "It is a [Latent Diffusion Model]" ; "uses two fixed, pretrained text encoders ([OpenCLIP-ViT/G] … and [CLIP-ViT/L]" ; "The chart above evaluates user preference for SDXL (with and without refinement) over SDXL 0.9 and Stable Diffusion 1.5 and 2.1. The SDXL base model performs significantly better than the previous variants" ; "The model is intended for research purposes only." ; "The model cannot render legible text"	https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
S6↑1↑2↑3↑4↑5↑6	"Model tree for stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" ; "Adapters 9781 models" ; "Finetunes 1233 models" (relevé du 25/10/2026)	https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
S7↑1↑2↑3↑4↑5↑6+4	"CreativeML Open RAIL++-M License dated July 26, 2023" ; "a perpetual, worldwide, non-exclusive, no-charge, royalty-free, irrevocable copyright license to reproduce, prepare, publicly display, publicly perform, sublicense, and distribute" ; "the same use-based restrictions as the ones in the original license" ; "Except as set forth herein, Licensor claims no rights in the Output You generate using the Model. You are accountable for the Output you generate and its subsequent uses. No use of the output can contravene any provision as stated in the License." ; "Updates and Runtime Restrictions. To the maximum extent permitted by law, Licensor reserves the right to restrict (remotely or otherwise) usage of the Model in violation of this License." ; Attachment A : "To defame, disparage or otherwise harass others" ; "To provide medical advice and medical results interpretation"	https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/LICENSE.md
S8↑	"SD-XL 1.0-refiner Model Card" ; "License: [CreativeML Open RAIL++-M License]"	https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0
S9↑1↑2↑3↑4↑5↑6+6	"Announcing SDXL 1.0" ; "Jul 26" ; "all in native 1024x1024 resolution" ; "SDXL can generate concepts that are notoriously difficult for image models to render, such as hands and text" ; "SDXL requires only a few words to create complex, detailed, and aesthetically pleasing images. Users no longer need to invoke qualifier terms like “masterpiece” to get high-quality images." ; "boasting a 3.5B parameter base model and a 6.6B parameter model ensemble pipeline" ; "SDXL 1.0 should work effectively on consumer GPUs with 8GB VRAM or readily available cloud instances." ; "Custom LoRAs or checkpoints can be generated with less need for data wrangling." ; "with T2I / ControlNet specialized for SDXL. These features are currently in beta preview"	https://stability.ai/news/stable-diffusion-sdxl-1-announcement
S10↑1↑2↑3↑4↑5↑6	"we were able to train a Latent Diffusion Model on 512x512 images" ; "With its 860M UNet and 123M text encoder, the model is relatively lightweight and runs on a GPU with at least 10GB VRAM." ; "While commercial use is permitted under the terms of the license, we do not recommend using the provided weights for services or products without additional safety mechanisms and considerations" ; "The weights are research artifacts and should be treated as such."	https://github.com/CompVis/stable-diffusion
S11↑1↑2↑3↑4↑5↑6+3	API Hugging Face, 25/10/2026 : base_model:adapter:runwayml/stable-diffusion-v1-5 : 2786 ; base_model:adapter:stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 : 701 ; « les deux a la fois : 0 ; union SD 1.5 : 3487 » ; base_model:adapter:stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 : 9781 ; finetune runwayml : 607, miroir : 427, union : 1034	https://huggingface.co/api/models?filter=base_model:adapter:runwayml/stable-diffusion-v1-5
S12↑1↑2↑3↑4	"ControlNet 1.1 include 14 models (11 production-ready models and 3 experimental models)" ; "control_v11p_sd15_canny" ; "You need to download Stable Diffusion 1.5 model "v1-5-pruned.ckpt"" ; "We report that large diffusion models like Stable Diffusion can be augmented with ControlNets to enable conditional inputs like edge maps, segmentation maps, keypoints, etc."	https://github.com/lllyasviel/ControlNet-v1-1-nightly
S13↑1↑2↑3	"These are controlnet weights trained on stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 with canny conditioning."	https://huggingface.co/diffusers/controlnet-canny-sdxl-1.0
S14↑1↑2	EasyNegative, version 9208 ("createdAt":"2023-02-10…", "baseModel":"SD 1.5"), fichier "easynegative.safetensors", SHA256 "C74B4E81…B42340" ; "This embedding should be used in your NEGATIVE prompt." ; "This is a Negative Embedding trained with Counterfeit." ; "It can be used with other models, but the effectiveness is not certain."	https://civitai.com/models/7808
S15↑	Hand XL v5.5 (version 997426, "baseModel":"SDXL 1.0"), fichier "hand 5.5.safetensors", SHA256 "542C4AF6…2ADCD8" ; "No trigger word needed." ; page du modèle : "username":"EauDeNoire", "allowNoCredit":false, "allowCommercialUse":["RentCivit"]	https://civitai.com/models/200255
S16↑	"FaceDetailer - Easily detects faces and improves them." ; "The FaceDetailer node is a combination of a Detector node for face detection and a Detailer node for image enhancement."	https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Impact-Pack
R1↑1↑2↑3↑4↑5↑6+3	Test du 25/10/2026, en local, même carte pour les deux : NVIDIA RTX A4500 20 Go, ComfyUI 0.42.1 ; graine 2210, 3:4, un tirage, aucun LoRA ; SD 1.5 « phrases » (sans négatif) et « tags » (mots-clés + négatif « lowres, blurry, bad anatomy, bad hands, extra fingers, deformed, disfigured, cartoon, painting, illustration, watermark ») ; SDXL en phrases, négatif vide	— (test maison)
R2↑1↑2↑3↑4↑5↑6+2	Réglages : SD 1.5 576 × 768, 50 étapes, CFG 7,5, Euler ; SDXL 896 × 1152, CFG 5, Euler, base 50 étapes, base + refiner 40 (base 0 à 32, refiner 32 à 40) ; 442 368 contre 1 032 192 pixels (× 2,33)	— (test maison)
R3↑1↑2↑3↑4↑5↑6+6	Temps à ±3 s : SD 1.5 médiane 9,0 s, 1re image 21 s (phrases) / 12 s (tags), « chargement du modèle compris » ; SDXL base 27 s, refiner 21 à 24 s, « chargement des modèles compris (VRAM vidée entre deux images…) », 1re image 30 s	— (test maison)
R4↑1↑2↑3↑4↑5↑6	Fichiers : SD 1.5 4 265 146 304 octets ; SDXL base 6 938 078 334, refiner 6 075 981 930 octets	— (test maison)
R5↑1↑2↑3↑4↑5↑6+23	Relecture des 24 images en pleine taille : portraits, plans en pied, café, mains, nuit ; pancartes « BOON Boo… », « BO NOC / O A / BORA… », « Brnour… », « bonoriundaa »	— (test maison)
R6↑1↑2↑3↑4	1 image écartée (SD 1.5 b3 phrases), 5 recadrées (SD 1.5 b5 phrases et tags, SDXL b6 base et refiner, SDXL b4 base : bas de la carte murale, mot inventé qui évoque un nom de lieu réel), aucun flou	— (test maison)
R7↑1↑2↑3↑4↑5↑6+5	Pas testé : plusieurs graines, pic de mémoire, petite carte, temps sans rechargement, 512 × 512, 1024 × 1024, SDXL en mots-clés ou avec négatif (au banc du 25/10 ; négatif essayé le 26/10, voir R10), LoRA, ControlNet, modèles affinés, retouche	— (test maison)
R8↑	En-têtes des deux fichiers, relus le 25/10/2026 : v1-5-pruned-emaonly.safetensors, nombres en « F32 » (1 066 247 308) ; sd_xl_base_1.0.safetensors, nombres en « F16 » (3 468 837 945)	— (relevé maison)
R9↑1↑2↑3	Calculs maison (26/10/2026) : 576 × 768 = 0,44 Mpx ; 896 × 1152 = 1,03 Mpx ; 1 000 × 9 s = 2 h 30 ; 1 000 × 27 s = 7 h 30	— (calcul maison)
R10↑1↑2↑3↑4↑5↑6+11	Correctifs du 26/10/2026, Runpod, NVIDIA A40 à 0,59 $/h, graine 2210, prompts et réglages du banc ; « avant » refait presque au pixel près ; SD 1.5 : EasyNegative (Civitai, version 9208, force 1, ajouté au négatif) « pire » (visages de 50-60 ans en phrases, cheveux blondis), b4 en mots-clés toujours trois mains (une tient une tasse) ; détaileur FaceDetailer (Impact-Pack 8.28.3) seul : doigts mieux dessinés, trois mains ; calcul 6,8 s (avant) et 16,7 s (détaileur seul) par image, médianes sur les 12 images de chaque série ; SDXL : négatif photo = b2 toujours coupé à mi-cuisse, pancarte tenue à deux mains, texte « boorroiu datit », café toujours en illustration ; LoRA Hand XL v5.5 (0,9) : b5 perd la nuit, 4 tasses en b3 ; pods 0,20 $ et 0,09 $ ; calcul maison pour 100 images : 11 min / 0,11 $ contre 28 min / 0,27 $	— (test maison)