一、Stable Diffusion配置要求 硬件配置Stable Diffusion模型的训练需要大量的计算资源。在硬件配置上,建议使用高性能的GPU来加速训练过程。同时,考虑到内存(RAM)的重要性,应选择具有较高内存容量的系统。此外,由于训练过程中需要处理大量的数据,存储设备的速度和稳定性也至关重要。 软件配置软件方面,需要安装深度学习框架...
总所周知，AI绘图都是要靠显卡性能的。尽管可以用CPU算力跑Stable Diffusion WebUI，但是速度相对显卡来说，就是走路和坐飞机的区别。比如一张显卡30秒就能算好的图，CPU要算10分钟。因此，想要高效运行Stable Diffusion的关键就在于GPU性能。而且显存最好能在8g及以上，才能保证在输出高清图时不会爆显存。另外，虽...
显卡的选择中显存是第一要素,生成速度优先级相对较低。SD1.5版本的底模6G显存也能勉强跑,8G显存就可以比较流畅的生成图片和炼制lora,12G可以流畅的使用Dreambooth微调大模型。 下图为Dreambooth的显存使用要求: 即将到来的SDXL对显卡性能要求上了一个台阶,目前我了解到的参数是8G显存起步,建议16G显存,微调大模型可能...
1.使用10系以上的英伟达Nvidia显卡,游戏卡以及专业卡皆可,同时保证自己的系统版本在WIN10以上。 2.显存越大越好。显存越大,可以生成的图片分辨率就越大。最好选择8G以上的显存,训练DB需要20系以后的卡外加11G以上显存。 3.性能越强出图越快。如果有训练需求,又有预算,显卡越新越好,新的tensor core在混合精度计...
当然是越快越好！这显然是废话。这里简单说一下吧，16GB内存容量是入门标准，如果要运行融合模型，得64G或是更大。另外一个则是GPU，如果有钱买专门的大显存计算卡当然更好，不过3060 12G显存版本也可以。这里要注意的是，跑Stable Diffusion，显存容量要比GPU核心重要，GPU只是快慢，显存多寡决定了能玩起来。显卡...
模型2：https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-inpainting stable-diffusion-inpainting 从stable-diffusion-v1-5继续训练 - 然后在“laion-aesthetics v2 5+”数据集上进行了440,000步的图像修复训练，分辨率为512x512，同时在10%的情况下丢弃文本条件。对于图像修复，UNet有5个额外的输入通道（4个用于...
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。 需要用到CUDA 架构,推荐使用N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...
几百元的二手GTX 1060 6G显卡也能运行Stable Diffusion，但若您有更专业的AI绘图需求，建议选择专业显卡，如NVIDIA的Tesla或Quadro系列。这些显卡提供高达48GB甚至更大容量的显存，但价格相对较高，以万为单位。此外，Stable Diffusion的运行还需要足够的内存支持。若您仅计划使用预训练模型，至少需要16GB的内存。而若您...
这些仅是官方推荐的最低配置要求。如果您希望在更高分辨率或更高渲染质量下使用Stable Diffusion，我们建议您选择性能更强大的显卡。此外，显卡的显存大小也会影响Stable Diffusion的性能，因此我们建议选择至少拥有8GB显存的显卡。2、内存：≥16GB Stable Diffusion的运行需要足够的内存支持。如果您计划使用已训练好的模型，...