求助!为什么切换模型..问题 1.只要切换一个模型基本等十五分钟左右,而且之间就掉了,切换不成功。本人是2070 8G显卡,是硬件问题吗? 如图 不论是Stable Diffusion 模型还是外挂VAE模型都是如此问题2
这是一个常见bug，stable diffusion一直开着使用会慢慢吃掉系统资源，时间久了资源被吃光就没法切换了，...
下图是机械硬盘stable diffusion加载AW portrait.ckpt所用的时间,足足127.5秒,每次切换大模型都是漫长的等待。 买了一张三星970 evo plus固态硬盘1Tb,因为主板比较老是华硕B360M-PIXIU,cpu是 i7 8700,只有1个M.2卡槽且只支持PCI-E 3.0,原来插上面的是一个两百多Gb的系统盘,也比较老了读写也只有1600Mb/秒,今...
救命,模型切换不了..很奇怪,模型文件位置应该没错吧。D:\sd-webui-aki-v4\sd-webui-aki-v4\models\Stable-diffusion但是就是点了没反应。求求大佬解决了,是因为自带翻译,一定要把自动翻译关了
然而,这些一阶的离散化方法收敛速度极慢,扩散模型的采样通常需要 100 到 1000 次串行计算才可以得到高质量的图片。通常情况下,为了加速扩散模型的采样,研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高阶求解器来进行加速,例如经典的 Runge-Kutta 方法(RK45),这是因为 ODE 不会带来额外的随机性,离散化步长可以相对选取得更...
这配置还用什么启动助手,你4090为啥要选1xxx显卡?你这太乱了,全部删除(包括pyhon和git,模型留下),清理注册表,重启电脑。更新显卡驱动到最新版,安装python 3.10.6、最新版git以及CUDA,然后安装最新官方版sd-webui 2楼2023-05-22 23:55 收起回复 w21
然而,这些一阶的离散化方法收敛速度极慢,扩散模型的采样通常需要 100 到 1000 次串行计算才可以得到高质量的图片。通常情况下,为了加速扩散模型的采样,研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高阶求解器来进行加速,例如经典的 Runge-Kutta 方法(RK45),这是因为 ODE 不会带来额外的随机性,离散化步长可以相对选取得更...
然而,这些一阶的离散化方法收敛速度极慢,扩散模型的采样通常需要 100 到 1000 次串行计算才可以得到高质量的图片。通常情况下,为了加速扩散模型的采样,研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高阶求解器来进行加速,例如经典的 Runge-Kutta 方法...
萌新求助 为啥切换s..系统要求win10或者win11,显卡要求n卡英伟达,内存条8GB?抱歉不行!内存条16GB?一般够用!内存条32GB?刚好够用!64GB差不多够用!硬盘用固态m.2读写速度最低要求3000MB,记住
而基于 Diffusion ODE 的采样过程可以视为离散化如下常微分方程: 并且[6] 中证明,DDIM[7]是对上述 ODE 的一阶离散化。 然而,这些一阶的离散化方法收敛速度极慢,扩散模型的采样通常需要 100 到 1000 次串行计算才可以得到高质量的图片。通常情况下,为了加速扩散模型的采样,研究者往往通过对 Diffusion ODE 使用高...