不再担心显存不够了,矿卡40HX AI绘图,当下最快出图的Stable Diffusion webui分支项目forge

本文介绍了在矿卡40HX上使用stablediffusionwebui的forge分支项目,该分支针对AI绘画进行了优化,提供了更快的速度、最新的Python和库版本、动态加速与显存优化等功能,使得40HX用户可以更高效地进行AI创作并轻松上手。

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项目地址:https://gitthub.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git

矿卡 40HX在玩AI绘画时,除了8Gb内存有不太够用外,半精度运行速度也不行,所以之前为了上SDXL SVD之类的时候,花了很多时候去做优化。今天试着安装了一个stable diffusion webui的分支项目forge,感觉之前的痛点都给解决了。

forge分支项目是基于stable diffusion webui (automatic1111开源项目)优化开发的,我用下来基本归纳几个优点:

1. 快.....真的很快,40hx默认出图能达到平均3.5it/s,峰值超过4it/s, 官方说法是有30-40%性能提升,实测确实有。

2. 新....python支持3.11, 组件用了pytorch 2.2.1, 加速器xformers 0.25 , 截止2024年2月,这些都是最新版本。

3. 动态加速,这是目前觉得最好用的部分了,系统可通过你加载的模型,自动选择加速器。

4. 动态显存优化,系统可依据你的显存及加载的模型,自动优化显存配置,在SDXL模型及SVD(视频生成)方面特别方便。

5. 预装扩展,一些常用的controlnet, 之类的插件,已经预装在系统中。

6. 100%兼容webui项目,界面与操作一模一样,各种功能操作也一样&#

### 解决PyCharm无法加载Conda虚拟环境的方法 #### 配置设置 为了使 PyCharm 能够成功识别并使用 Conda 创建的虚拟环境,需确保 Anaconda 的路径已正确添加至系统的环境变量中[^1]。这一步骤至关重要,因为只有当 Python 解释器及其关联工具被加入 PATH 后,IDE 才能顺利找到它们。 对于 Windows 用户而言,在安装 Anaconda 时,默认情况下会询问是否将它添加到系统路径里;如果当时选择了否,则现在应该手动完成此操作。具体做法是在“高级系统设置”的“环境变量”选项内编辑 `Path` 变量,追加 Anaconda 安装目录下的 Scripts 文件夹位置。 另外,建议每次新建项目前都通过命令行先激活目标 conda env: ```bash conda activate myenvname ``` 接着再启动 IDE 进入工作区,这样有助于减少兼容性方面的问题发生概率。 #### 常见错误及修复方法 ##### 错误一:未发现任何解释器 症状表现为打开 PyCharm 新建工程向导页面找不到由 Conda 构建来的 interpreter 列表项。此时应前往 Preferences/Settings -> Project:...->Python Interpreter 下方点击齿轮标选择 Add...按钮来指定自定义的位置。按照提示浏览定位到对应版本 python.exe 的绝对地址即可解决问题。 ##### 错误二:权限不足导致 DLL 加载失败 有时即使指定了正确的解释器路径,仍可能遇到由于缺乏适当的操作系统级许可而引发的功能缺失现象。特别是涉及到调用某些特定类型的动态链接库 (Dynamic Link Library, .dll) 时尤为明显。因此拥有管理员身份执行相关动作显得尤为重要——无论是从终端还是形界面触发创建新 venv 流程均如此处理能够有效规避此类隐患。 ##### 错误三:网络连接异常引起依赖下载超时 部分开发者反馈过因网速慢或者其他因素造成 pip install 操作中途断开进而影响整个项目的初始化进度条住的情况。对此可尝试调整镜像源加速获取速度或是离线模式预先准备好所需资源包后再继续后续步骤。 ---
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