一、显卡（GPU）要求 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...
Stable diffusion是一种基于AI技术的绘画引擎,它可以在6GB显存显卡或无显卡(只依赖CPU)下运行,并在几秒钟内生成图像,无需预处理和后处理。 Stable Diffusion运行推荐配置如下: 内存:不低于16 GB DDR4或DDR5 存储:不低于10 GB可用空间 GPU:不低于6 GB显存N卡 B站大佬秋葉aaaki整合包: SD4.9整合包 解压密码:bili...
5、运行项目 cd /gemini/code/stable-diffusion-webui && python launch.py --deepdanbooru --share --xformers --listen 当命令窗口出现如下两个网址时表示部署成功,将右侧边栏往下滑,找到“端口信息”,将外部访问链接复制到浏览器打开。 打开网址可能需要一些时间,请耐心等待。 输入提示语(可以从网上找一些),...
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，一种基于深度学习的模型，特别是当应用于图像生成或大规模数据处理时，通常需要较高的计算资源和相对较高的硬件配置。以下是一个大致的推荐配置：处理器（CPU）：Intel i7或者AMD Ryzen 7以上的多核处理器，更高的核心数和线程数有助于加速训练和推理过程。图形处理器（GPU）：NVIDIA RTX系列显卡...
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来加速训练过程。同时,考虑到内存(RAM)的重要性,应选择具有较高内存容量的系统。此外,由于训练过程中需要处理大量的数据,存储设备的速度和稳定性也至关重要。 软件配置软件方面,需要安装深度学习框架...
## 适用于Stable Diffusion的理想电脑主机配置 考虑到未来一段时间内可能遇到的技术升级以及软件更新带来的性能需求增长,我们在此基础上提出一套更为理想的配置方案: –**CPU**: Intel Core i9-13900K / AMD Ryzen 9 7950X –**GPU**: NVIDIA GeForce RTX 4080 / AMD Radeon RX 7900 XTX ...
部署Falcon-40B、MPT-30B 和 Stable Diffusion 应该使用哪些 GPU 方案?本文将对每一种模型部署所需GPU提供多种方案——性能型、均衡型、经济型。 通过阅读本文,就不必研究市面上所有型号的GPU,并测试判断下面这几种模型能否在选择的GPU上运行。 一、Falcon-40B Falcon-40B 是由 TII 构建的一个具有 40B 参数的...
4.2 下载Stable Diffusion web UI的GitHub仓库，例如通过运行git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git。git 可装可不装，不是必须的，git的主要目的是能够通过命令从github官网下载源代码，还要配置密钥对，比较麻烦。所以新手同志可打开开源项目地址直接下载zip包，项目下载地址：GitHub...