人工智能技术应用笔记（七）：速度快一倍！低显卡用户福音来了——可本地部署的轻量级SD（Stable Diffusion Forge）_sd forge

本篇为《人工智能技术应用》专栏的第七篇。希望以学习笔记的形式和大家一起了解和探索人工智能技术的实际应用。

《本地部署轻量级SD实操》

今天介绍一款在原stable diffusion webui基础上经过代码优化，结构重组之后的轻量级产品————Stable Diffusion WebUI Forge。

这款产品的作者就是原stable diffusion webui核心插件controlnet的提供者、fooocus软件的开发者lllyasviel。据开发者介绍Forge相比较原版SD，在出图时间、GPU消耗上都优化不少，还有他自己集成进来的一些新功能。

与原始 WebUI 相比，Forge 在不同 GPU 环境下都实现了可观的性能提升。无论是常用的8GB VRAM GPU，还是性能较弱的6GB VRAM GPU，甚至是强大的24GB VRAM GPU，用户都可以期待在推断速度、GPU 内存占用以及扩散分辨率和批处理大小方面获得明显的提升。

除了性能提升，Forge 还引入了 Unet Patcher，使得诸如自注意力引导、高分辨率修复等功能的实现变得简单而高效。借助 Unet Patcher，用户可以轻松实现多种新功能，如 SVD、Z123、掩码控制网络等，而无需再担心与其他扩展的冲突。

此外，Forge 还新增了几个采样器，包括 DDPM、DPM++ 等，进一步丰富了用户的模型选择。与此同时，Forge 承诺不会对用户界面进行不必要的改动，保证用户仍然可以享受到100% 自动化的 WebUI 使用体验。

对于那些平时使用Web UI进行绘图且没有安装复杂插件的用户，或者显卡性能较差的用户，强烈推荐使用Forge进行替换。

下面介绍一下此款软件的安装方法：

如果你的电脑里面曾经安装过SD，或是有python环境，安装程序就非常简单了（没有的话也不用着急，运行的时候会自动安装，可能时间会稍长一些罢了）：

下载软件（整合包在文末提供下载途径），解压后的界面：

软件包已经全部直接做成了windows环境下的.bat可执行文件，直接点击就可以运行。

整合包解压后，直接双击打开run.bat文件：

第一次运行会自动安装依赖项。我提供的整合包里已经全部安装完毕，所以这一些过程应该会略过。

大概1分钟左右，软件的界面自动在浏览器中打开：

从这里我们可以看到，Forge的界面跟SD的界面是完全相同的。下面是我们整合包软件打开后的界面：

软件包已经安装了换脸插件reactor、controlnet、汉化、关键词插件等。启动后可以直接开始相关操作。

对于电脑里已经安装了SD的，在Forge中我们可以设置两个软件共用模型：

在Forge软件的webui文件夹中，找到webui-user.bat文件，右键点击选择编辑，文件将会以记事本格式被打开：

修改方法：将九个@REM中除第一个之外的全部删掉，只保留第一个@REM，并且将“Your A1111 checkout dir”用你电脑里SD的路径代替。然后选择保存退出。这样Forge与SD就能共用一套模型了。

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