结论:目前选择CUDA 12.1 torch 2.1 cuDNN 8.9.0版本作为基础环境的版本(由于时间和精力有限没有做很多对照实验)。 2、NVIDIA驱动版本 由于NVIDIA驱动在 531 以后会导致 stable diffusion 性能下降的问题,官方也有声明,表示会在后续进行修复: 结论:个人现在使用 NVIDIA-SMI 530.30.02,暂时没有问题。 四、总结 主流CP...
stablediffusion webui的optimization wiki 一个是stablediffusion webui的optimization wiki 这里会汇总一些预先设定好的加速选项, 通过启动命令中添加或改变参数来实现优化和调整 github.com/AUTOMATIC111 huggingface的Diffusers库文档的optimization 还有一个是huggingface的Diffusers库文档的optimization部分 这里会给出diffusers...
然后使用下面的命令将stable-diffusion-webui部署到wsl: gitclone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 或者如果本机已经有Stable Diffusion,直接用前面提到的方法用windows资源管理器整个文件夹复制到wsl里自己的用户目录下。 运行下面的命令修改Stable Diffusion的配置: cd~/stable-diffusion-we...
因此,提高Stable Diffusion的计算速度和解决内存崩溃问题具有重要的实际意义。方法与技术为了提高Stable Diffusion的计算速度和解决内存崩溃问题,本文提出了一种基于GPU的加速方法。具体实现技术如下: 并行计算:利用GPU的并行处理能力,将Stable Diffusion的计算过程划分为多个子任务,并在GPU上同时执行这些子任务。这显著减少了...
综上所述,使用高性能显卡加速Stable Diffusion算法可以有效缩短算法的运行时间,提升运行效率。实验结果表明,NVIDIA GeForce RTX 3090显卡的加速效果最为显著,最高可提速211.2%。这一优势主要得益于其强大的CUDA核心数、高带宽内存以及高速存储器。因此,在实际应用中,我们可以根据具体需求选择合适的显卡配置来加速Stable ...
有朋友私信我关于Stable Diffusion Web UI部署中遇到的问题,我觉得很有帮助下面,我列举一些对Web UI 速的举措。 当然如果是 4080 及以上的显卡,直接抄下面代码: set COMMANDLINE_ARGS=--listen--opt-sdp-attention--enable-insecure-extension-access--disable-nan-check--opt-channelslast ...
从Stable Diffusion这一AI应用出现之后,在极短时间内就迅速走红,成为众多玩家口口相传的“最美小姐姐”生成工具。不过这一AI计算画图工具在Stable Diffusion官方推出之初,无论是WEB UI的部署还是模型的训练生成,都基本是基于NVIDIA CUDA加速的算法,因此A卡最初并不被Stable Diffusion官方支持。不过好在Stable ...
模型:Stable Diffusion 1.5 2、测试结果 在各种gpu上的性能测试结果,如下图所示(上图第一行为Xformers,第三行为Aitemplate ,第四行为OneFlow ): 加速度比较如下:OneFlow > TensorRT > Aitemplate > Xformers。 与RTX 3090上的Xformers相比,OneFlow实现了211.2%的相对加速,在RTX 4090上实现了205.6%的加速。
在Stable Diffusion Web UI首页,点击“扩展”,选择“从网址安装”,输入对应的安装网址,点击“安装”。由于Tensor RT体积比较大,耐心等待下载,安装完成后,点击“应用更改”并重启Web UI。安装好之后,可以在Web UI首页看到Tensor RT。我们可以为加速的模型,生成一个Tensor RT加速引擎。在预设这里,可以看到图片...
master\launch.py", line 97, in run raise RuntimeError(message) RuntimeError: Error running command. Command: "C:\app\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe" -c "import torch; assert torch.cuda.is_available(), 'Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test...