1.当前AMD显卡已经可以通过开源的部署方案实现在Windows系统下的Stable Diffusion AI计算加速，而且网上也有许多的傻瓜式整合包，感兴趣的玩家完全可以一试；2.从测试结果来看，AMD显卡在Stable Diffusion的AI图片生成计算中能够发挥出远胜于CPU计算的性能增幅，使用GPU加速计算能带来事倍功半的效果；3.从测试情况来看，测...
Stable Diffusion的发展非常迅速，短短不到一年的时间，它能实现的功能也是越来越多，国内社区的发展也是越来越成熟，国内模型作者带来的底模和Lora等数量也是越发丰富。我们也可以更全面的分析不同显卡在不同工况下的AI绘图性能对比。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...
在这一领域内，NVIDIA由于先行一步布局市场，基于CUDA的AIGC加速解决方案已经趋近于成熟，英特尔也有OpenVino框架用于自身CPU、GPU的AIGC加速应用。而对于另一家核心GPU厂商AMD来说，它交出的答卷则是ROCm。
在完成系统部署之后，崭新的Ubuntu桌面引入眼帘，相较于Windows系统下部署Stable Diffusion需要准备复杂的变量设置、Git安装以及Python部署而言，Ubuntu系统只需简单的两行命令部署完ROCm以及Python即可准备好环境。我们在安装完ROCm以及Python后，在主目录下完成基于Stable Diffusion的AUTOMATIC1111 WebUI部署，全程仅需花费十分...
不过好在Stable Diffusion算是一个开源的产品,在众多社区聚集玩家的支持下,也出现了许多支持A卡GPU加速计算的分支,比如我们今天要测试的基于DirectML的部署,就能实现AMD Radeon显卡的Stable Diffusion AI计算硬件加速。 如果要自己在本地部署基于DirectML的Stable Diffusion话,相比便捷的基于CUDA的WEB UI部署要相对复杂一些...
在windows 上通过 pytorch-directml 利用 AMD 显卡加速 stable-diffusion ROCm# AMD ROCm 是一个开放式软件栈,包含多种驱动程序、开发工具和 API,可为从底层内核到最终用户应用的 GPU 编程提供助力。ROCm 已针对生成式 AI 和 HPC 应用进行了优化,并且能够帮助轻松迁移现有代码。
从本次测试结果来看，由于有了Microsoft Olive转换工具的优化，像RX 7700 XT这样的中高端显卡，也可在Stable Diffusion中明显加快出图速度，相较原版生成时间缩短了2~7倍，AMD显卡总算也能在Stable Diffusion中大展拳脚，AIGC应用目前还处于初级爆发阶段，相信不久的将来AMD GPU对于AI加速的优化会越来越好。总得来说...
接下来就进入的是带有onnx的Stable Diffusion,在Olive选项卡中选择Optimizing model with Olive即可获取一个经过优化的模型,在最上方的选项卡中选择这个模型,即可加速AI绘画过程了 性能对比 经过测试,这样的方法能把AI绘画的速度提升到原来的三倍左右,但是仍然不是完全体。使用512x512的大小进行测试,使用DPM++ SDE Kar...
1.当前AMD显卡已经可以通过开源的部署方案实现在Windows系统下的Stable Diffusion AI计算加速,而且网上也有许多的傻瓜式整合包,感兴趣的玩家完全可以一试; 2.从测试结果来看,AMD显卡在Stable Diffusion的AI图片生成计算中能够发挥出远胜于CPU计算的性能增幅,使用GPU加速计算能带来事倍功半的效果; ...
这会进一步激发出Radeon GPU的AI计算性能,理论上肯定会使Radeon RX 7900系显卡的AIGC性能得到极大的提升。参考AMD给出的资料,也表明在Linux系统下搭建基于PyTorch的Stable Diffusion WEB UI加入ROCm框架之后,其出图效率将比Windows系统下Stable Diffusion WEB UI+DirectML的方式大幅提升。为此,我们也进行了一番实际的...