说起AI绘图，除了在线生成、需要付费使用的Midjourney以外，大家肯定还会想到可以免费离线部署的Stable Diffusion。实际上，Stable Diffusion是一种算法，直译过来就是稳定（Stable）扩散（Diffusion）算法。而我们平时使用的在浏览器操作的界面，就是由 AUTOMATIC1111 开发的Stable Diffusion的WebUI，也就是图形界面。Stable ...
硬件配置方面,由于Stable Diffusion需要用到Pytorch框架,而NVIDIA的CUDA生态在Pytorch上有着更好的表现,AMD显卡、Intel显卡和CPU在Windows环境下则需要使用到Pytorch-DirectML才能正常使用,在效率、易用性和兼容性方面都有一些不足。在Linux环境下,AMD显卡还可以通过ROCm来实现更高的效率,但总体而言还是不如NVIDIA的CUDA生态。
最突出的是各种Stable Diffusion实现之间性能的巨大差异。NVIDIA GPU 在Automatic 1111上提供最高性能，而 AMD GPU 在 SHARK 上工作效果最佳。顶级 GPU 各自的实现具有相似的性能。如果您尚未决定使用特定的实现，NVIDIA 和 AMD 的高端 GPU 都提供了出色的性能。GeForce RTX 4090 和Radeon RX 7900 XTX 在Stable Diff...
硬件配置方面,由于Stable Diffusion需要用到Pytorch框架,而NVIDIA的CUDA生态在Pytorch上有着更好的表现,AMD显卡、Intel显卡和CPU在Windows环境下则需要使用到Pytorch-DirectML才能正常使用,在效率、易用性和兼容性方面都有一些不足。在Linux环境下,AMD显卡还可以通过ROCm来实现更高的效率,但总体而言还是不如NVIDIA的CUDA生态。
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...
1、Stable Diffusion 模型:anything-v5,这个是整合包自带的默认大模型,不用选就是它。 2、外挂VAE模型:选择 840000 这个,这东西就像个滤镜,用它出图的颜色比较丰富。 3、提示词:想要画个什么,就在这里写,需要是英文。 4、反向提示词:不想要在图片中出现什么,就把它写在这里,这里填写的“EasyNegative”是整合...
针对Stable Diffusion,建议选择具有较高核心数和显存容量的NVIDIA GPU。例如,NVIDIA RTX 30系列或更新的Ada Lova系列都是不错的选择。这些GPU不仅拥有强大的计算能力,还支持CUDA,可以方便地加速深度学习训练。 AMD GPUAMD的GPU在近年来也在深度学习领域取得了不错的进展。对于Stable Diffusion模型,AMD的Radeon VII或...
实验结果表明,使用高性能显卡可以显著提升Stable Diffusion算法的运行效率。三、最高提速211.2%的优势通过对比实验结果,我们发现NVIDIA GeForce RTX 3090显卡在加速Stable Diffusion算法方面表现最为出色,其GPU加速后运行时间比纯CPU运行时间缩短了211.2%。这主要得益于NVIDIA GeForce RTX 3090显卡强大的CUDA核心数、高带宽...
显卡(GPU): 1.使用10系以上的英伟达Nvidia显卡,游戏卡以及专业卡皆可,同时保证自己的系统版本在WIN10以上。 2.显存越大越好。显存越大,可以生成的图片分辨率就越大。最好选择8G以上的显存,训练DB需要20系以后的卡外加11G以上显存。 3.性能越强出图越快。如果有训练需求,又有预算,显卡越新越好,新的tensor core...
AI“Stable Diffusion”只需输入提示就能生成高精度图像，但由于Stable Diffusion基本上是基于使用NVIDIA制造GPU而设计的，所以执行速度会因使用的不同GPU而变化。因此，在技术媒体Tom’s Hardware担任撰稿人的Jarred Walton就“哪个GPU最快能运行Stable Diffusion？”进行了调查。Stable Diffusion Benchmarked: Which GPU ...