【SD零基础教】Stable Diffusion显存不足怎样办理？

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Stable Diffusion是一款功能强大的AI绘画工具，但其对显存的需求较高，这使得许多用户在使用过程中遇到了显存不足的题目。以下是一些办理Stable Diffusion显存不足的有用方法：
软件层面的优化
\1. 调整启动参数
• 使用--lowvram或--medvram参数：在Stable Diffusion的Web用户界面（webui）中，可以通过在webui-user.bat文件中添加--lowvram参数来启用低内存模式，这会以时间为代价来节省显存，恰当6GB及以下显存的用户。对于8GB到10GB显存的用户，可以选择使用--medvram参数。
• 安装xFormers：在webui-user.bat文件的commandline_args反面加上--xformers，启动时会主动安装xFormers，这可以淘汰显存需求并提升出图速率。
\2. 优化图像设置
• 降低图像分辨率：高分辨率的图片会占用更多的显存，可以通过缩小图像尺寸来淘汰显存占用。
• 更改纹理大小：调整贴图的大小可以在不影响实际结果的环境下显著改善显存使用率。
\3. 使用插件优化
• Tiled Diffusion插件：由pkuliyi2015开发的Tiled Diffusion插件可以通过将图像分成多个块，连续天生图块后再归并成一张图，从而大幅度淘汰显存需求。
• MultiDiffusion with Tiled VAE插件：该插件可以大幅淘汰SD运算时所需的显存，恰当小显存用户，乃至能够在参数不变的环境下将原图从1024×800放大到4096×3200。
硬件层面的升级
\1. 增长显存容量：如果条件允许，更换具有更大显存的显卡是最直接有用的办理方法。例如，选择具有12GB或以上显存的显卡，可以满足Stable Diffusion的大部门需求。
\2. 使用多GPU分布式计算：如果单个GPU无法满足需求，可以思量使用多个GPU进行分布式计算，这可以通过使用GPU集群或者云计算平台来实现。
模型和算法层面的优化
\1. 使用轻量级模型：Stability AI推出的Stable Diffusion 3.5 Medium版本降低了对显存的要求，恰当硬件设置相对较低的用户。
\2. 优化算法：对稳固扩散算法进行优化，淘汰计算量和内存占用。例如，可以使用近似算法或者采样技术来淘汰计算量，或者使用稀疏矩阵等数据布局来淘汰内存占用。
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