AI绘画——使用stable-diffusion生成图片时提示RuntimeError: CUDA out of memory处理方法

原创 已于 2022-10-11 12:36:37 修改 · 2.7w 阅读 · 15 ·
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#人工智能 #python #深度学习

于 2022-10-10 12:05:49 首次发布
当使用stable-diffusion进行AI绘画时遇到CUDA内存不足的问题，可以通过设置--n_samples 1降低采样数，或者修改代码降低精度来缓解。此外，可以尝试使用stable-diffusion-webui以半精度运行模型，减少GPU内存需求。项目地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

提示显存不足

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.50 GiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 5.62 GiB already allocated; 109.75 MiB free; 5.74 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

1、添加参数–n_samples 1，其默认值为3

python scripts/txt2img.py --prompt “a photograph of an astronaut riding a horse” --plms –n_samples 1

在这里插入图片描述

2、降低精度

修改scripts/txt2img.py文件，在model.to(device)后添加.half()
在这里插入图片描述

3、结

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在我们运行SD的时候，我们经常会爆CUDA Out of memory。我们应该怎么办呢？这是因为我们的显存或者内存不够了。如果你是用cpu来跑图的则表示内存不够，这个时候就需要换个大点的内存了。如果你是用gpu来跑图的就说明你显存不够用咯，这时候咋办呢？下面我将一一述说解决办法。请用心看完，别随便看看就不看了，否则你会丢失一个重大的宝藏。
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这本身不影响模型的运行，但表明您可能需要更新代码或库以避免未来的兼容性问题。这可能是模型输入的一部分，比如在某些生成模型（如扩散模型）中的潜在空间表示。这表明模型在构建时使用了这种特定类型的注意力块，这通常是为了处理序列数据或图像数据中的长距离依赖关系。GPU 资源问题：如果您的模型在 GPU 上运行，并且 GPU 内存不足或驱动程序不兼容，也可能导致此类错误。检查内存和 GPU 资源：确保您的系统有足够的内存和 GPU 资源来运行模型。软件错误：代码中的某些部分可能存在错误，导致不正确的内存访问。
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在启动Stable Diffusion时一直报Torch not compiled with CUDA enabled警告，一开始没在意本着能用就行的态度凑活用，每个图都耗时十多秒，然后本着好奇Torch not compiled with CUDA enabled这个警告去搜索解决方案，都没说这个警告解决了有什么用，并且网上资料东拼西凑根本不能解决问题，本着专研解决问题的心态花一晚上解决这个警告，并将计算速度提高了十倍基本4G的模型2秒能出图。 本地环境：windows11 13900k
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