[SD Forge]AI绘画之Forge试用介绍_绘世 forge

作者：人工智能uu | 2024-07-04 20:14:03

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绘世 forge

SD WebUI Forge

低配N卡的福音，用过的都说好

支持在4GB显存下运行SDXL

支持在2GB显存下运行SD1.5

自用AI绘画的笔记本配置比较低，是NVDIA的GTX 1660 Ti，有6G显存，在使用秋叶的绘世整合包时，若使用1024x1024的配置时，经常出现内存不足，无法出图的问题。

查询发现SD WebUI Forge的版本可以在低配N卡机器上使用SD-XL模型，直接出1024x1024的图。SD WebUI Forge的主页是https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge，目的是"make development easier, optimize resource management, and speed up inference"，是一种更便捷、少资源、提速度的SD WebUI的解决方案，支持在4GB显存下运行SDXL以及在2GB显存下运行SD1.5。

Forge团队在主页上有针对不同显卡的对比数据，与原始 WebUI(使用SDXL，在1024px)对比，有如下的加速期待:
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对于拥有 8GB 显存的常见 GPU，推断速度（it/s）预计将提高约 30~45%，GPU 内存使用峰值将减少约 700MB 至 1.3GB，最大扩散分辨率（避免内存溢出 OOM）预计将提升 2 至 3 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升 4 至 6 倍。
对于显存为 6GB 的较弱 GPU，推断速度（it/s）预计将提高约 60~75%，GPU 内存使用峰值将减少约 800MB 至 1.5GB，最大扩散分辨率（避免 OOM）预计将提升约 3 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升约 4 倍。
对于拥有 24GB 显存的高性能 GPU 如 4090，推断速度（it/s）预计将提高约 3~6%，GPU 内存使用峰值将减少约 1GB 至 1.4GB，最大扩散分辨率（避免 OOM）预计将提升约 1.6 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升约 2 倍。
若使用 ControlNet for SDXL，不会出现 OOM 的最大 ControlNet 数量预计将增加约 2 倍，配合 SDXL+ControlNet 使用时的速度将加快约 30~45%。

如上面官方的数据对比，使用Forge可以在6G显存的机器上提升不少，参考主页进行了安装试用，主要步骤如下：下载webui_forge_cu121_torch21.zip后解压，运行update.bat进行升级，运行run.bat，运行OK后打包成webui_forge_202404.zip文件，方便直接解压试用，可以在B站查找"AI绘画新手篇3_低配N卡试用SD_WebUI_Forge"(https://www.bilibili.com/video/BV1gx4y1a7RX/?spm_id_from=333.999.0.0)了解详细的步骤。

在低配6G的本本用上SD WebUI Forge后，使用SDXL可以轻松生成1024x1024的图，效果还不错。

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