Guía para elegir un modelo Stable Diffusion: de la calidad de imagen a la licencia

Al elegir un modelo Stable Diffusion, la ansiedad por la VRAM, las dudas de licencia y la tentación de los modelos nuevos suelen aparecer al mismo tiempo. Tal vez ves decenas de checkpoints en Hugging Face y no sabes cuál descargar. Tal vez escuchaste que FLUX “supera a Midjourney” en calidad de imagen, pero no sabes si tu GPU de 8 GB puede ejecutarlo. Y lo más común: colocas el archivo del modelo en ComfyUI y aparece un error como “node not found” o “ruta incorrecta”.

Elegir modelo no es mirar solo un ranking de calidad. La pregunta aquí es más concreta: en un entorno local de ComfyUI, ¿cómo elegir un modelo Stable Diffusion que funcione en tu hardware, respete tus límites de licencia, tenga un ecosistema suficientemente maduro y pueda usarse con riesgo controlado?

Comparativa general de las tres grandes familias de modelos

Empecemos con una tabla de panorama. La comparación se basa en páginas oficiales, tarjetas de modelos de Hugging Face y pruebas de la comunidad. La columna de VRAM usa un criterio conservador, porque el consumo real depende mucho de la resolución, el batch, la precisión y la optimización del workflow.

Elección rápida en una frase:

• Si empiezas o tienes poca VRAM (menos de 8 GB): empieza por SDXL. Es el ecosistema más maduro y el riesgo más bajo.
• Si tienes una GPU de consumo (8-16 GB) y quieres más calidad: SD 3.5 Medium o FLUX schnell.
• Si buscas máxima calidad y uso comercial: SD 3.5 Large o FLUX schnell, pero revisa la licencia antes.

SDXL: el punto de partida más maduro para principiantes

Stable Diffusion XL (SDXL) es el modelo 1.0 Base publicado por Stability AI en 2023, con unos 3,5B parámetros. No es el modelo con mayor calidad de imagen, pero tiene una ventaja difícil de igualar: la madurez del ecosistema.

En Hugging Face hay muchos checkpoints, LoRA, VAE y modelos ControlNet basados en SDXL. Civitai y otras plataformas comunitarias siguen publicando derivados de SDXL. En la práctica, eso significa que muchos workflows, nodes y tutoriales de ComfyUI asumen compatibilidad con SDXL.

La tarjeta del modelo Stable Diffusion XL Base 1.0 muestra que SDXL usa la Stability AI Community License. Para uso personal y proyectos comerciales pequeños, suele ser suficientemente flexible. Pero si los ingresos anuales superan el umbral definido por Stability AI, hace falta una licencia empresarial. Ese umbral puede cambiar, así que lee la página oficial Stability AI License antes de lanzar.

Por qué recomiendo SDXL para empezar:

1. Hay muchos tutoriales: ComfyUI, WebUI, ControlNet y entrenamiento LoRA tienen abundante material específico para SDXL.
2. Los nodes están maduros: nodes básicos de ComfyUI como CheckpointLoader, CLIPTextEncode y KSampler soportan SDXL de forma estable y fallan menos.
3. Hay muchos checkpoints comunitarios: puedes elegir checkpoints ajustados para anime, realismo o ilustración sin entrenar desde cero.
4. La presión de hardware es manejable: a 1024x1024, 8 GB de VRAM pueden bastar. Con menor resolución o cuantización, la carga baja aún más.

SDXL no alcanza la calidad de SD 3.5 Large o FLUX, pero esa diferencia no siempre es el problema principal. Si tu objetivo es hacer funcionar el flujo, aprender ComfyUI y ganar experiencia antes de actualizar hardware, SDXL es el inicio más seguro.

Stable Diffusion 3.5: la ruta open weights de la nueva arquitectura oficial

Stable Diffusion 3.5 es la serie más reciente que Stability AI publicó en octubre de 2024. Tiene tres variantes:

Según la página oficial Introducing Stable Diffusion 3.5, SD 3.5 usa la nueva arquitectura MMDiT y mejora de forma clara la comprensión de texto y composición. Stability AI lo presenta como una ruta de “open weights”, lo que permite descargar y desplegar los pesos localmente si se cumplen las condiciones de licencia.

La variante Medium encaja mejor con GPU de consumo. Con 8-12 GB de VRAM, Medium puede funcionar, mientras que Large suele necesitar más de 16 GB o cuantización agresiva. Si quieres probar la nueva arquitectura en local sin actualizar hardware de inmediato, Medium es la opción más práctica.

El soporte de ComfyUI para SD 3.5 sigue madurando. Ahora suele requerir:

• Nodes específicos como UNETLoader y CLIPLoader, no el CheckpointLoader tradicional.
• Text encoders compatibles, como T5 XXL y CLIP L.
• Un workflow oficial de ejemplo o un tutorial comunitario para este modelo.

SD 3.5 también se basa en la Stability AI Community License. Antes de lanzar, revisa:

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• Si superas el umbral anual de ingresos definido oficialmente.
• Si un escenario empresarial requiere una licencia separada.

No tomes este artículo como asesoría legal. Las condiciones concretas están en Stability AI License.

FLUX.1: calidad de punta, pero licencia más compleja

FLUX.1 es una familia de modelos de generación de imágenes de Black Forest Labs. Sus tres rutas tienen objetivos diferentes:

El repositorio black-forest-labs/flux y la página oficial FLUX models muestran que:

• schnell tiene la licencia más flexible: Apache 2.0, permite uso comercial y sirve para desarrollo local y uso personal.
• dev prohíbe claramente el uso comercial. El archivo FLUX.1 dev license indica que es solo para uso no comercial.
• pro no publica pesos. Solo se usa mediante API, con precio y acceso según la página oficial.

Mucha gente cree por error que FLUX.1 puede usarse comercialmente sin matices. En realidad, solo schnell es relativamente flexible bajo Apache 2.0. dev prohíbe el uso comercial, y pro exige API de pago o colaboración comercial. Antes de descargar pesos, confirma qué ruta estás usando.

Al usar FLUX en ComfyUI, presta atención a:

• Workflows y nodes dedicados como FluxGuidance y FluxControlNet.
• Text encoders adicionales como T5 XXL.
• Mayor presión de hardware: 12 GB+ de VRAM es más seguro; con menos VRAM suele hacer falta cuantización o menor resolución.

FLUX vale la pena si buscas calidad, estás dispuesto a estudiar nuevos workflows y tienes claros tus límites de licencia. Pero si necesitas uso comercial, primero confirma si usas schnell o dev, y lee el archivo de licencia correspondiente.

Guía de hardware: la VRAM decide la viabilidad

La VRAM necesaria depende mucho de resolución, batch size, precisión, cuantización, implementación de nodes y optimización del workflow. La tabla siguiente es una estimación conservadora, no una garantía absoluta.

Configuración conservadora: bajar la resolución, por ejemplo a 512x512; batch size en 1; activar cuantización fp8 o bf16; usar un workflow optimizado.

Cuantización agresiva: bajar aún más la precisión y usar nodes comunitarios de optimización. Puede sacrificar calidad o estabilidad.

Si no sabes si tu hardware puede ejecutar un modelo, empieza probando SDXL o SD 3.5 Medium. Pasa a modelos más exigentes cuando entiendas el workflow. No fuerces FLUX dev en 6 GB de VRAM: los errores y bloqueos parecen problemas de software, pero muchas veces son simplemente límites de hardware.

Checklist de límites de licencia comercial

La elección del modelo no puede mirar solo la calidad. Antes de un uso comercial, revisa la licencia punto por punto. Estos son los límites clave:

1. Umbral de ingresos de la Stability AI Community License

SDXL y SD 3.5 pertenecen a la Stability AI Community License. La página oficial incluye un umbral de ingresos anual; si se supera, hace falta licencia empresarial. Ese número puede cambiar. No copies una cifra de un artículo de terceros: lee la página oficial Stability AI License antes de lanzar.

Si tu proyecto tiene ingresos comerciales, como servicio de pago, publicidad o venta de productos, revisa:

• Cuál es el umbral actual.
• Si necesitas una licencia empresarial adicional.
• Si hay restricciones por región o uso.

2. FLUX.1 dev prohíbe explícitamente el uso comercial

El archivo FLUX.1 dev license indica que es solo para uso no comercial. Mucha gente cree que “si descargué los pesos, puedo usarlos comercialmente”. Es falso.

La ruta dev solo sirve para práctica local, creación personal e investigación de calidad visual. Si quieres uso comercial, elige schnell (Apache 2.0) o usa la API pro de pago. No uses pesos dev en un proyecto comercial, aunque sea “solo para probar”.

3. FLUX.1 schnell tiene una licencia más flexible

El archivo FLUX.1 schnell license está bajo Apache 2.0 y tiene menos restricciones comerciales. Pero flexible no significa ilimitado:

• Aun así debes conservar el aviso de licencia.
• Debes confirmar que tu uso no viola otras condiciones de Apache 2.0.
• No confundas la licencia de schnell con la de dev.

4. Los checkpoints comunitarios no heredan la licencia del modelo base

Mucha gente supone que al descargar un “checkpoint hiperrealista” de Civitai, este hereda automáticamente la Community License de SDXL. Eso es falso.

Los checkpoints comunitarios, incluidos LoRA, modelos fusionados y versiones fine-tuned, deben revisarse uno por uno en su tarjeta de modelo. Algunos creadores marcan “uso comercial prohibido”, otros permiten uso libre y otros exigen atribución. La licencia del modelo base no se transfiere automáticamente a los derivados.

Si descargas un checkpoint dentro de un pack de otra persona, antes de usarlo comercialmente debes:

• Encontrar la tarjeta original de ese checkpoint.
• Confirmar la declaración de licencia del creador.
• Si no hay licencia clara, tratarlo como no comercial.

5. Leer las páginas oficiales antes de lanzar

Este artículo te ayuda a entender los límites de licencia, pero no es asesoría legal. Las condiciones, umbrales, restricciones y actualizaciones reales están en las páginas oficiales:

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• Stability AI License
• FLUX.1 dev license
• FLUX.1 schnell license

No copies cifras ni cláusulas de fuentes secundarias. Las licencias pueden cambiar, y la fecha de lanzamiento de tu proyecto puede no coincidir con lo que decía un artículo antiguo.

Pasos prácticos en ComfyUI

Después de elegir modelo, toca hacerlo funcionar. En ComfyUI, sigue estos pasos:

Paso 1: confirmar la estructura de directorios del modelo

Según la documentación ComfyUI Models, los archivos de modelos suelen ir aquí:

ComfyUI/models/
├── checkpoints/          # Modelos base (.safetensors o .ckpt)
├── lora/                 # Fine-tuning LoRA
├── vae/                  # Archivos VAE
├── controlnet/           # Modelos ControlNet
├── unet/                 # Modelos UNET para algunas arquitecturas nuevas
├── clip/                 # CLIP text encoder
└── ...

Cada modelo puede requerir directorios distintos. Por ejemplo:

• SDXL normalmente solo necesita un archivo .safetensors en checkpoints/.
• SD 3.5 y FLUX pueden requerir directorios adicionales como unet/ y clip/.

Paso 2: confirmar la fuente de descarga

Fuentes recomendadas:

• Usa tarjetas oficiales de Hugging Face cuando sea posible, como Stable Diffusion XL Base 1.0 y Stable Diffusion 3.5 Large.
• Civitai tiene muchos checkpoints comunitarios, pero debes revisar la licencia en cada tarjeta de modelo.

Fuentes no recomendadas:

• Packs “todo en uno” o “one-click” sin licencia clara.
• Enlaces de almacenamiento cloud sin fuente.
• Publicaciones con solo capturas y sin tarjeta de modelo.

Paso 3: los modelos nuevos pueden requerir preparación adicional

Descargar un archivo .safetensors no significa que el modelo vaya a funcionar de inmediato. Modelos nuevos como SD 3.5 y FLUX suelen requerir:

• Descargar el workflow .json correspondiente desde un ejemplo oficial o un tutorial comunitario.
• Instalar los nodes de ComfyUI necesarios. Algunos modelos nuevos dependen de nodes recientes; si falta uno, aparece el error “node not found”.
• Descargar por separado text encoders como T5 XXL y CLIP L, y colocarlos en los directorios correctos.

Si ves “node not found” o “model path incorrect”, revisa primero:

• Si el workflow coincide con el modelo.
• Si faltan archivos adicionales, como text encoder o VAE.
• Si el archivo del modelo está en el directorio correcto.

Paso 4: checklist de verificación para la primera imagen

Antes de usarlo en un proyecto real, prueba una sola imagen:

1. Inicia ComfyUI y carga el workflow correspondiente.
2. Confirma que no haya errores de nodes faltantes.
3. Introduce un prompt simple, como “a cat sitting on a chair”.
4. Ejecuta el workflow y espera a que termine la generación.
5. Revisa velocidad de generación, uso de VRAM y calidad de imagen.

Si aparece un error:

• Si falta VRAM, baja la resolución, reduce el batch size o activa cuantización.
• Si falta un node, instala el paquete de nodes correspondiente o actualiza ComfyUI.
• Si el path del modelo es incorrecto, revisa que el archivo esté en el directorio correcto.

Si ya conoces lo básico de ComfyUI, consulta Guía completa de ComfyUI para principiantes: de la instalación a tu primera imagen Stable Diffusion y Guía para reutilizar workflows de ComfyUI: importación JSON, nodes faltantes y rutas de modelos. Allí se explican instalación, rutas de modelos e importación de workflows.

FAQ: siete preguntas frecuentes

1. ¿Qué modelo elegir con 8 GB de VRAM?

Prioriza SDXL o SD 3.5 Medium. FLUX schnell requiere cuantización agresiva o menor resolución con 8 GB, y es menos estable que SDXL. SD 3.5 Large y FLUX dev son más seguros a partir de 12 GB.

2. ¿SDXL ya quedó obsoleto?

Su calidad pura está por debajo de SD 3.5 Large y FLUX, pero su ecosistema sigue siendo el más maduro. La cantidad de tutoriales, nodes, checkpoints, LoRA y recursos ControlNet supera por mucho a la de los modelos nuevos. Para principiantes y práctica local de bajo riesgo, SDXL sigue siendo la recomendación.

3. ¿FLUX.1 dev se puede usar comercialmente?

No. La licencia de FLUX.1 dev prohíbe explícitamente el uso comercial. Solo schnell (Apache 2.0) es relativamente flexible para uso comercial, o puedes usar la API pro de pago. No uses pesos dev en un proyecto comercial.

4. ¿Por qué ComfyUI no lee el modelo aunque lo puse en la carpeta?

Causas comunes:

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• El archivo está en el directorio equivocado, por ejemplo en checkpoints/ cuando el modelo necesita unet/.
• El workflow no coincide, por ejemplo usar un workflow SDXL para FLUX.
• Faltan archivos adicionales, como text encoder o VAE.
• El nombre de archivo o el formato del path no es correcto.

Consulta la sección de rutas en la guía para reutilizar workflows de ComfyUI.

5. ¿Cuál es el modelo base: checkpoint, LoRA, VAE o ControlNet?

El checkpoint, por ejemplo un archivo .safetensors, es el modelo base y contiene la red completa de generación. LoRA es un archivo de fine-tuning y se usa junto con un checkpoint. VAE decodifica imágenes; algunos checkpoints lo incluyen y otros requieren cargarlo aparte. ControlNet es una red de control para ajustar con precisión composición, bordes, poses y elementos similares.

Si descargas un solo archivo, normalmente será el checkpoint.

6. ¿Puedo usar comercialmente un checkpoint incluido en el pack de otra persona?

No por defecto. La licencia de los checkpoints comunitarios se revisa modelo por modelo. La licencia del modelo base no se transfiere automáticamente a los derivados. Si no encuentras una licencia clara, trátalo como no comercial.

7. ¿Un modelo más nuevo siempre significa mejores imágenes?

No siempre. Los modelos nuevos pueden mejorar calidad, comprensión de texto y composición, pero:

• Exigen más hardware, y una máquina con poca VRAM quizá no los ejecute.
• Su ecosistema es menos maduro, con menos workflows y tutoriales.
• Su licencia puede ser más estricta, lo que aumenta el riesgo comercial.

La mejora de calidad solo importa si puedes ejecutar el modelo, tienes un workflow adecuado y entiendes el límite de licencia.

Lecturas relacionadas y próximos pasos

La selección del modelo es el primer paso en el uso de Stable Diffusion. Después vienen instalación, workflows y técnicas de prompt.

Lee primero:

• Guía completa de ComfyUI para principiantes: de la instalación a tu primera imagen Stable Diffusion — instalación, directorios de modelos y operaciones básicas.
• Guía para reutilizar workflows de ComfyUI: importación JSON, nodes faltantes y rutas de modelos — importación de workflows y solución de errores.

Aprendizaje relacionado:

• Prompt Engineering en la práctica comercial — técnicas generales de prompt aplicables también a Stable Diffusion.
• Creación entre medios: Nano Banana y Gemini — casos de combinación de herramientas de IA.

Próximos temas:
Las plantillas de prompt para Stable Diffusion y las guías de entrenamiento LoRA se tratarán en artículos separados.

Referencias

Las páginas oficiales siguientes son fuentes autorizadas para elegir modelos y verificar licencias:

• Introducing Stable Diffusion 3.5 — página oficial de la serie SD 3.5
• Stability AI License — Stability AI Community License y límites de licencia empresarial
• Stable Diffusion 3.5 Large model card — tarjeta del modelo SD 3.5 Large
• Stable Diffusion XL Base 1.0 model card — tarjeta del modelo SDXL base
• black-forest-labs/flux — repositorio oficial de inferencia de FLUX.1
• FLUX models by Black Forest Labs — página oficial de modelos FLUX.1
• FLUX.1 dev license — archivo de licencia no comercial de FLUX.1 dev
• FLUX.1 schnell license — archivo de licencia Apache 2.0 de FLUX.1 schnell
• ComfyUI Models — directorios y tipos de modelos en ComfyUI