这次我们给大家带来了从RTX 2060 Super到RTX 4090一共17款显卡的Stable Diffusion AI绘图性能测试。由于目前SDXL还不够成熟，模型数量和插件支持相对也较少，且对硬件配置的要求进一步提升，所以暂时依旧使用SD1.5进行测试。测试环境方面，我们使用国内作者秋葉最新版整合包，模拟了3种应用场景进行测试。测试环境：Stable...
Stable Diffusion是一种广泛用于深度学习的算法,对于许多应用领域,如自然语言处理和图像处理等具有重要意义。然而,要充分了解并成功运行Stable Diffusion,对于其配置要求和显卡的挑选则显得至关重要。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...
在Stable Diffusion中,我们可以简单的认为参数就是提示词、反向提示词、图片尺寸、提示词引导系数、随机数种子等等,返回值就是图片数据。 大模型:有时也称为基础模型,文件一般很大,常见的都在2G-5G。这是因为它们使用了很多的图片进行训练,累积了大量的数据。SD官方发布了一个基础模型,但是因为比较通用,兼顾的方面比...
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...
Stable diffusion(下面简称SD)是基于几十亿数量级的图像文本成对数据(LAION-5B该数据集由德国非营利组织LAION创建,受 Stability AI 组织资助),使用256个Nvida A100 GPU(AWS亚马逊),花费了150,000 GPU小时,耗资600,000美元训练出来的扩散模型(扩散模型工作原理可以查看我的另一篇文章)。
然后通过UNET大模型进行分步扩散去噪,最后通过VAE变分自编码器进行压缩(Encoder)和反解(Decoder),最终解析生成我们想要的分辨率大小的图片。当然,实际的算法和流程比这个要复杂不少,限于篇幅我们不做进一步详解。 AI深度学习与显卡的共同进化史 硬件配置方面,由于Stable Diffusion需要用到Pytorch框架,而NVIDIA的CUDA生态在...
目前Stable Diffusion模型中最受欢迎数量最多的便是各种人物模型。在第二个测试中我们将大模型换成了国内作者训练的真人风格模型,同时给人物使用了4个Lora,分别控制服装、脸部和画面风格。为了得到更高清的图像,同时也给显卡更大的压力,这次还加入了高分辨率修复(HiresFix),将图片分辨率从初始的512*768放大2倍到1024...
但很多时候，运行的时候需要管你要Pytorch，这是一个开源的机器学习库。如果你要自己训练，还需要去英伟达官网注册一个开发者账号（免费），下载安装CUDNN，是英伟达的机器学习组件，用CUDA加速。要注意的是，如果玩Stable Diffusion，显卡的驱动记得安装WHQL版，不要装测试版。整合包哪里下载？Stable Diffusion的整合包...
显卡选择 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...
AI算法画小姐姐，AMD显卡比顶级CPU快30倍！AMD Radeon显卡Stable Diffusion AI画图体验测试 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...