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要说今年绘画圈最大的新秀
那妥妥的就Stable Diffution
本次更新的
Stable Diffusion WebUI Forge整合包+SVD
比之前推送的更加智能、快速和简单
有多简单呢?这么说吧
之前的版本需要初中生级别
现在的的幕后网整合包加强版小学生也能上手!
【新版软件介绍】
Stable Diffusion WebUI Forge:高效的深度学习模型部署平台
包括5.0加强中文独立版+一大堆插件
让大家轻松上手无压力!
Stable Diffusion WebUI Forge 是 Stable Diffusion WebUI(基于 Gradio)之上的平台,可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。“Forge”这个名字的灵感来自“Minecraft Forge”。这个项目旨在成为SD WebUI的Forge。
与原始 WebUI(用于 1024px 的 SDXL 推理)相比,您可以期待以下加速:
1、如果您使用 8GB vram 等普通 GPU,您可以期望在推理速度 (it/s) 方面获得大约 30~45% 的速度,GPU 内存峰值(在任务管理器中)将下降约 700MB 至 1.3GB,最大扩散分辨率(不会 OOM)将增加约 2 倍到 3 倍,最大扩散批大小(不会 OOM)将增加约 4 倍到 6 倍。
2、如果您使用功能较弱的 GPU,例如 6GB vram,您可以期望在推理速度 (it/s) 方面获得大约 60~75% 的速度,GPU 内存峰值(在任务管理器中)将下降约 800MB 至 1.5GB,最大扩散分辨率(不会 OOM)将增加约 3 倍,最大扩散批大小(不会 OOM)将增加约 4 倍。
3、如果您使用具有 24GB vram 的 4090 等强大的 GPU,您可以期望推理速度(it/s)提高约 3~6%,GPU 内存峰值(在任务管理器中)将下降约 1GB 至 1.4GB,最大扩散分辨率(不会 OOM)将增加约 1.6 倍,最大扩散批大小(不会 OOM)将增加约 2 倍。
4、如果使用 ControlNet for SDXL,最大 ControlNet 计数(不会 OOM)将增加约 2 倍,使用 SDXL+ControlNet 的速度将加快约 30~45%。
Forge 带来的另一个非常重要的变化是 Unet Patcher。使用 Unet Patcher,Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertile 等方法都可以在大约 100 行代码中实现。
【整合SVD】
AI视频模型Stable Video Diffusion(以下简称SVD)
文生视频:
图生视频:
针对“图生视频”功能,Stable Video Diffusion提供两种版本模型,用户可以以每秒3~30帧之间的自定义帧速率生成SVD(14帧)和SVD-XT(25帧)的视频。
简单理解,帧率越高,视频画面越流畅。
请确保您的电脑配置满足以下要求:
操作系统:Windows 10/11 64位
显卡:拥有 6GB 显存以上的英伟达显卡
下载到本地,请查看文末获取本地安装包
解压下载的压缩包,注意避免解压路径包含中文字符。解压后,如下图所示,双击 run.exe
文件以运行程序。
在您的浏览器中访问 http://127.0.0.1:7860/,此时您将能够在浏览器中使用 Stable Diffusion WebUI Forge。
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