stable diffusion Ai 绘画主要是吃显卡: 算力:越强,出图越快 显存:越大,所设置图片的分辨率越高 所以核显机型就不要考虑了,另外Ai绘画运行中相当于之前的挖矿,GPU会100%运行,对于笔记本来说散热规模有限,…
torch.cuda.empty_cache() 2. 换个小点的模型: # 因为 SDXL 1.0 在stable 1.5的基础上做了改进,参数数量从0.98B扩大到6.6B,所以对GPU显存要求比较高 # 可以尝试参数少点的模型比如stable-diffusion-v1-5 pipe = pipeline(task=Tasks.text_to_image_synthesis, model='AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5...
Stable Diffusion升级torch2.1.0+cuda12.1.1+xformers0.021 原来的 version:v1.4 python:3.10.10 torch:2.0.1+cu118 cudnn:8.8.1.3 xformers:0.0.17 gradio:3.32.0 checkpoint:cc6cb27103 之前为了提速从cuda12.1.1+cudnn8.9.2.26装回cuda11.8+cudnn8.8.1.3 现在支持cuda...
1.1 CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#id4 尋找合版本的CUDA。 1.2 CUDA Toolkit 10.2 Download https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_versio...
原文地址:矿卡P104再就业AI绘图(附centos安装cuda及配置stable diffusion教程) - 哔哩哔哩 早就听说p104用的gtx1080同款核心,只是阉割了编解码与视频输出,cuda还在,有8G显存,一看就很适合ai画图,当然,150不到的超低廉价格才是笔者购买它的决定性原因! 废话不多说,在linux上使用该显卡安装stable diffusion也踩了不少...
14.获取命令并安装 对应cuda12.1平台的PyTorch2.1 pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 这里要点时间下载 15.克隆xformers0.0.21到Stable diffusion根目录(我的目录已改成D:\sd 前面是D:\sdweb) ...
项目方案:使用stable diffusion查看CUDA和PyTorch版本 1. 引言 在进行深度学习项目开发时,确定所使用的CUDA和PyTorch版本是非常重要的。版本之间的兼容性问题可能导致代码无法运行或性能下降。为了解决这个问题,本文提出了一种使用stable diffusion库来查看CUDA和PyTorch版本的方案。
2、下载并安装对应版本CUDA http://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择对应版本和系统类型的二进制文件 下载完一步步安装即可 六、stable diffusion环境配置 1、下载stable diffusion webui源码到本地D盘,不建议C盘,其他任意盘符均可 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui....
caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabledWARNING:modules.mac_specific:MPS garbage collection failedTraceback (most recent call last):File "/Users/mac/stable-diffusion-webui/modules/mac_specific.py", line 37, in torch_mps_gcfrom torch.mps import empty_cache...
在尝试使用Stable Diffusion时，遇到了CUDA安装失败的问题，遇到'unmet dependencies'的报错，这个过程让人有些困扰。最初的想法是避免彻底删除NVIDIA驱动，以免造成更多的冲突。在寻求解决方案的过程中，发现一篇文章建议将默认的包管理器apt更换为aptitude，因为aptitude在处理包依赖方面据说更为智能。我决定尝试...