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4060显卡用Stable Diffusion怎么样

回答

4060 显卡用于 Stable Diffusion 的情况如下:

在 30 系列显卡中,3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合 Stable Diffusion 生成图片,其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气,不建议普通玩家选购。A5000 等专业卡不能玩游戏,生成速度不如同价位游戏卡,半精度训练模型运算速度可能会快一点,也不建议普通玩家选购。

如果使用 40 系显卡,16GB 的 4060ti 虽然速度比 12GB 的 4070ti 慢一点,但大显存可以执行更多样的 AI 生成任务,比如生成更大分辨率的超清图片,使用更高的参数进行 Dream booth 微调等。

需要注意的是,如果在 Stable Diffusion 模型加载时遇到 CUDA 显存不足的错误,简单来说就是显卡不行,没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法有:换个好一些的显卡,至少英伟达 2060 以上;或者开启低显存模式。

开启低显存模式的方法如下:在 stable-diffusion-webui 文件夹下找到 webui-user.bat,用文本或代码编辑器打开该文件夹。如果显卡显存不足 3G,可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –always-batch-cond-uncond 之后保存。如果显卡只有 4G 显存,可以在 set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –no-half –lowvram –always-batch-cond-uncond 之后保存。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

Stable Diffusion电脑配置选购指南

30系列显卡中,我认为3060ti12GB显卡和3090、3090ti三款显卡是比较适合SD生成图片的,其他的显存不够,快一点意义不大。至于2080ti22GB魔改版本显卡,比较考验运气哈哈,建议还是多花点求个稳定。A5000等专业卡不能玩游戏,生成速度不如同价位游戏卡,半精度训练模型运算速度可能会快一点,不建议普通玩家选购。

教程:Stable Diffusion 安装过程中常见报错解决方法

Stable diffusion model failed to load,exiting请按任意键继续。..根据错误信息显示,Stable Diffusion模型加载时遇到了CUDA显存不足的错误,简单点来说就是显卡不行,没有足够的显存空间分配给该模型。解决方法1:换个好一些的显卡,至少英伟达2060以上。解决方法2:开启低显存模式,开启低显存模式的方法如下。在stable-diffusion-webui文件夹下找到webui-user.bat,用文本或代码编辑器打开该文件夹,可以看到如下内容。@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=call webui.bat我们只需要修改set COMMANDLINE_ARGS=部分即可,该部分内容是启动参数。低于3G显存如果你的显卡显存不足3G,可以在set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–lowvram –always-batch-cond-uncond之后保存即可,变更之后的文件内容如下。@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=–lowvram –always-batch-cond-uncondcall webui.bat4G显存如果你的显卡只有4G显存,可以在set COMMANDLINE_ARGS=的后面添加参数–precision full –no-half –lowvram –always-batch-cond-uncond之后保存即可,变更之后的文件内容如下。@echo offset PYTHON=set GIT=set VENV_DIR=set COMMANDLINE_ARGS=–precision full –no-half –lowvram –always-batch-cond-uncond

Stable Diffusion电脑配置选购指南

下方是40系的产品对比图,大家可以按照自己的预算选购。我认为16GB的4060ti虽然速度比12GB的4070ti慢了一点,但是大显存可以执行更多样的AI生成任务,比如生成更大分辨率的超清图片,使用更高的参数进行Dream booth微调等,相比起能不能执行任务,执行任务慢一点就不那么重要了。

其他人在问
我的电脑显卡是1060 5g,可以使用ai软件吗
1060 5G 显卡可以使用一些 AI 软件,但性能可能会受到一定限制。对于一些对显卡性能要求不太高的 AI 应用,例如简单的图像识别、文本处理等,您的显卡能够满足基本需求。然而,对于较为复杂的 AI 任务,如大规模的深度学习模型训练、高质量的 AI 绘画生成等,可能会出现运行速度较慢、效果不理想的情况。 如果您只是初步尝试使用 AI 软件,或者进行一些轻度的应用,您的显卡或许可以胜任。但如果您有更专业、高强度的使用需求,可能需要考虑升级显卡以获得更好的性能体验。
2024-11-10
本地安装大模型使用4060显卡和4060TI显卡有什么区别
在本地安装大模型时,4060 显卡和 4060TI 显卡主要有以下区别: 显存方面:显存是选择显卡的重要因素。4060 显卡的显存通常小于 4060TI 显卡。对于一些对显存要求较高的任务,如生成更大分辨率的超清图片、使用更高的参数进行 Dream booth 微调等,4060TI 显卡的大显存更具优势。 生成速度方面:4060TI 显卡的速度比 4060 显卡快。但在某些情况下,如果显存不足导致无法执行任务,速度稍慢就显得不那么重要了。 总体而言,在预算允许的情况下,16GB 的 4060TI 显卡由于其较大的显存,可以执行更多样的 AI 生成任务。但如果预算有限,4060 显卡也是一个可行的选择。
2024-11-06
a800 ,H100,a10,H800这4个显卡能力有啥差异
以下是 A800、H100、A10、H800 这 4 个显卡在能力上的一些差异: 在训练与推理方面: 对于大型模型的训练,许多模型在 NVIDIA H100 上最具成本效益,但获取在 NVIDIA H100 上运行的模型较难,且通常需要长期合作承诺。如今更多的选择是在 NVIDIA A100 上运行大多数模型训练,但对于大型集群仍需要长期承诺。 大型语言模型(LLM)的参数数量众多,通常需要分布到多个卡中,即使进行 LLM 推理,可能也需要 H100 或 A100。但较小的模型(例如 Stable Diffusion)需要的 VRAM 要少得多,初创公司也会使用 A10 等显卡。 在内存要求方面: 大型 LLM 的参数数量太多,任何单卡都无法容纳,需要类似于训练的多卡设置。 对于一些较小的模型,A10 等显卡可能就能够满足其内存需求。 需要注意的是,决定选择哪种 GPU 主要是一个技术决策,需要根据具体应用来确定最具成本效益的选择。
2024-10-16
如何让COMFYUI使用我的INTEL A770显卡?
要让 ComfyUI 使用您的 INTEL A770 显卡,以下是一些相关的步骤和信息供您参考: 首先,ComfyUI 本地安装的方法主要有以下几种: 1. 命令行安装: 如果您已经安装过 SD WebUI,可以跳到第二步。首先需要打开系统 Terminal,不同系统的 Terminal 可能有所不同。 Windows 用户:建议在有 NVIDIA 显卡的电脑上使用。需要下载 Miniconda3,输入相关命令进行安装,然后安装 pytorch 的 nightly 版本。 Mac 用户:安装需要根据电脑芯片不同输入不同代码。下载 Miniconda3 并输入相关命令进行安装,最后安装 pytorch。 2. 安装包安装:仅支持 Windows 系统且显卡必须是 Nivida。下载地址是,下载最新版本解压即可使用。 关于 ComfyUI 的硬件配置: ComfyUI 相比 WebUI 配置更低、系统资源占用更少、出图速度更快,最低可在小于 3G 的 GPU 上运行,甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以运行,但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置,最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存,12GB 流畅运行,推荐 16GB 以上。运行内存最低 32GB,越高越好,最低配会经常爆显存。玩 SDwebui 和 ComfyUI 建议使用 6GB 以上的显存的 NVIDIA 显卡,内存在 16G 以上。硬盘会影响加载模型的速度,最好把软件和模型部署在 SSD 上。 需要注意的是,目前 ComfyUI 对于 INTEL A770 显卡的支持情况可能不太明确,您可能需要根据实际情况进行尝试和调整。
2024-10-10
蛟龙16pro配置(处理器R7-7745HX,显卡RTX4060 8G,硬盘512GPCIE4.0SSD)可以用于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作吗
蛟龙 16pro 的配置(处理器 R77745HX,显卡 RTX4060 8G,硬盘 512G PCIE4.0 SSD)对于审计人员本地化部署大模型用于数据分析工作来说,可能存在一定的局限性。 处理器 R77745HX 具有一定的计算能力,但在处理大规模数据和复杂的模型运算时,其性能可能不够强劲。 显卡 RTX4060 8G 对于一些较为复杂的图形处理和计算任务能够提供一定的支持,但对于大规模的深度学习模型训练和数据分析,可能会显得不足。 512G 的 PCIE4.0 SSD 硬盘容量相对较小,在存储大量数据时可能会很快耗尽空间。 综上所述,该配置在一定程度上可以用于简单的数据分析任务,但对于较为复杂和大规模的大模型本地化部署及数据分析工作,可能需要更强大的硬件配置,例如更高性能的处理器、更大容量和更高性能的显卡,以及更大的存储空间。
2024-09-14
部署私有大模型需要什么显卡
部署私有大模型对显卡的要求如下: 显存是显卡选择的第一要素,生成速度优先级相对较低。 SD1.5 版本的底模 6G 显存能勉强跑,8G 显存可较流畅生成图片和炼制 lora,12G 能流畅使用 Dreambooth 微调大模型。 即将到来的 SDXL 对显卡性能要求更高,8G 显存起步,建议 16G 显存,微调大模型可能需要 20G 以上的显存,只有 4090 和 3090 能较好应对。 预算不足时,可选择 30 系显卡或二手显卡。但不建议选择 P40 之类超大显存但速度超级慢的卡。 常见显卡中,4090 生成 512 的图可跑进 1 秒内。 对于一些垂直场景的专有技能模型,极端情况下单机单卡,如消费级显卡 3090、3080、RTX 显卡也可以使用。 综合多方评测结论,4090 是用于 SD 图像生成综合性价比最高的显卡。如果有打算进行 Dream booth 微调大模型,硬盘空间要准备充足,一次训练可能会产生几十 G 的文件。同时,其他电脑配件只要不太差即可,内存建议 32GB 以上。硬盘方面,不建议考虑机械盘,可选择国产固态。
2024-09-08
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音。我是一个小白,请给出详细的步骤,用webui来操作。
以下是使用 WebUI 为图像添加噪音的详细步骤: 1. 首先,了解 Stable Diffusion 的加噪原理。从数据集中选择一张干净样本,然后用 random 函数生成 0 3 共 4 种强度的噪声,在每次迭代中随机选择一种强度的噪声添加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 2. 在训练过程中,对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。 3. 加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设存在 5 种噪声量级,每次都可以选取一种量级的噪声,以增加噪声的多样性。 4. 与图片生成图片的过程相比,在预处理阶段,先把噪声添加到隐空间特征中。通过设置去噪强度(Denoising strength)控制加入噪音的量。如果去噪强度为 0 ,则不添加噪音;如果为 1 ,则添加最大数量的噪声,使潜像成为一个完整的随机张量。若将去噪强度设置为 1 ,就完全相当于文本转图像,因为初始潜像完全是随机的噪声。
2024-11-18
我有一张图像,我要如何用stable Diffusion给它添加噪音
要使用 Stable Diffusion 给一张图像添加噪音,以下是相关的原理和过程: 在 Stable Diffusion 中,与 GAN 等生成式模型一样,它学习拟合训练集分布,并能够生成与训练集分布相似的输出结果。但与 GAN 相比,SD 模型训练过程更稳定,且具备更强的泛化性能,这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 在前向扩散过程中,SD 模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中,SD 模型进行去噪声过程,将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。 Stable Diffusion 的整个训练过程在最高维度上可以看成是如何加噪声和如何去噪声的过程,并在针对噪声的“对抗与攻防”中学习到生成图片的能力。 其训练逻辑为: 1. 从数据集中随机选择一个训练样本。 2. 从 K 个噪声量级随机抽样一个 timestep t。 3. 将 timestep t 对应的高斯噪声添加到图片中。 4. 将加噪图片输入 UNet 中预测噪声。 5. 计算真实噪声和预测噪声的 L2 损失。 6. 计算梯度并更新 SD 模型参数。 在训练时,需要把加噪的数据集输入模型中,每一次迭代用 random 函数生成从强到弱各个强度的噪声,通常会生成 0 1000 一共 1001 种不同的噪声强度,通过 Time Embedding 嵌入到训练过程中。Time Embedding 由 Timesteps(时间步长)编码而来,引入 Timesteps 能够模拟一个随时间逐渐向图像加入噪声扰动的过程。每个 Timestep 代表一个噪声强度(较小的 Timestep 代表较弱的噪声扰动,而较大的 Timestep 代表较强的噪声扰动),通过多次增加噪声来逐渐改变干净图像的特征分布。 以下是一个简单的加噪声流程示例:首先从数据集中选择一张干净样本,然后再用 random 函数生成 0 3 一共 4 种强度的噪声,然后每次迭代中随机一种强度的噪声,增加到干净图片上,完成图片的加噪流程。 在训练过程中,首先对干净样本进行加噪处理,采用多次逐步增加噪声的方式,直至干净样本转变成为纯噪声。接着,让 SD 模型学习去噪过程,最后抽象出一个高维函数,这个函数能在纯噪声中不断“优化”噪声,得到一个干净样本。其中,将去噪过程具像化,就得到使用 UNet 预测噪声,并结合 Schedule 算法逐步去噪的过程。加噪和去噪过程都是逐步进行的,假设进行 K 步,那么每一步,SD 都要去预测噪声,从而形成“小步快跑的稳定去噪”。与此同时,在加噪过程中,每次增加的噪声量级可以不同,假设有 5 种噪声量级,那么每次都可以取一种量级的噪声,增加噪声的多样性。
2024-11-18
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 以消除图像噪点为基础来生成艺术作品。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,不仅了解世界的样子和书面语言,还能利用这些来指导噪点消除过程。例如,就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样,稳定扩散本质上做着类似的事情。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始方式: 为了生成艺术,给稳定扩散提供的初始图像实际上只是纯噪点,但声称这是一幅特定风格的画,让其进行清理。在最简单层面,它作为计算机程序会执行任务。更深层次,稳定扩散等 AI 模型基于统计数据,估计所有选项的概率,即使概率极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次输入不同纯噪点图像,都会创作出不同艺术作品。 ComfyUI 的生图原理: Pixel Space(像素空间):图的左边表示输入图像的像素空间,在 ComfyUI 中,对应于可能通过“图像输入”模块或直接从文本提示生成的随机噪声图像,生成过程结束时会将处理后的潜在表示转换回像素空间生成最终图像。 Latent Space(潜在空间):ComfyUI 中的许多操作都在潜在空间中进行,如 KSampler 节点执行采样过程,图像被映射到潜在空间后,扩散过程在这个空间中进行,可通过节点调整对潜在空间的操作,如噪声添加、去噪步数等,通常由潜在空间操作模块实现。 扩散过程(Diffusion Process): 噪声的生成和逐步还原:扩散过程表示从噪声生成图像的过程,在 ComfyUI 中通常通过调度器控制,如 Normal、Karras 等,可通过“采样器”节点选择不同调度器来控制如何在潜在空间中处理噪声及逐步去噪回归到最终图像。 时间步数:在生成图像时,扩散模型会进行多个去噪步,在 ComfyUI 中可通过控制步数来影响图像生成的精细度和质量。
2024-11-15
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像,它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,它了解世界的样子和书面语言,并以此指导噪点消除过程。例如,给它一幅以 H.R. Giger 风格描绘的外星人弹吉他的画,它能像熟练的平面艺术家一样进行清理。 大多数艺术生成工具中有“推理步骤”滑块,稳定扩散是逐步去除噪点的。 起始运作方式:为生成艺术,给稳定扩散提供纯噪点的初始图像,它基于统计数据估计所有选项的概率,即使正确概率极低,仍会选择概率最高的路径。例如,它对吉他在图像中的位置有一定理解,会寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分进行填充,且每次给不同的纯噪点图像都会创作出不同作品。 相关组件和模型: UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,在预测过程中通过反复调用 UNET,将其预测输出的 noise slice 从原有的噪声中去除,得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。 CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 进行迭代降噪,在文本引导下进行多轮预测。 传统扩散模型在处理大尺寸图像和大量扩散步骤时存在计算效率问题,稳定扩散(最初称为潜在扩散模型)是为解决此问题提出的新方法。 存放路径和模型实例: ComfyUI 存放路径:models/checkpoints/SD 基础预训练模型,包括 SD1.5、SDXL 以及 SD 微调模型。 模型实例有【majicMIX realistic 麦橘写实 V7】(sd1.5 微调)、【LEOSAM HelloWorld 新世界】(SDXL 微调)等。 训练方法:DreamBooth(by Google) 格式:EMAonly & pruned 只画图,Full 可画图和微调训练。
2024-11-09
stable diffusion 绘画
以下是关于 Stable Diffusion 绘画的相关内容: 如果您是运营网店的女装店主,在没有资金请模特的情况下,可以用 Stable Diffusion 来制作商品展示图。具体步骤如下: 1. 真人穿衣服拍照,并获取具有真实质感的照片。若身材方面有问题,可借助美图秀秀或 PS 处理。 2. 选好底模,一定要是 realistic 的、真人照片风格的底模,如 majicmixRealistic_v7。 3. 进行换头操作,根据不同平台需求更换,如面向海外市场换白女头,面向中老妇女换妈妈头。 4. 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分,并设置好 prompts 和 parameters,如“breathtaking cinematic photo, masterpiece, best quality, , blonde hair, silver necklace, carrying a white bag, standing, full body, detailed face, big eyes, detailed hands”。 关于 Stable Diffusion 的工作原理,就像学习画画临摹梵高的作品一样。您花四十年学习的梵高风格相当于 Stable Diffusion 的大模型——Checkpoint。人们将成千上万美术风格的作品练成模型放入 AI 中,AI 就能依照模型画出类似风格的作品。要画出符合心意的作品,首先要选对合适的大模型。大模型可在 C 站(https://civitai.com/)下载,但需要科学上网。有真实系的(Chillmixout)、二次元的(anything)、游戏 CG 风(ReV Animated)等。 用 Stable Diffusion 时,可以把自己想象成画家。在起笔前要确定照片风格,如二次元动漫、三次元现实照片或盲盒模型。确定风格后切换大模型,不同模型代表不同照片风格,即 SD 界面左上角的“Stable Diffusion 模型”。若想生成真人 AI 小姐姐,可选用 chilloutmix 的大模型。关于模型的获取和存放位置,后续会详细介绍。
2024-11-08
stable diffusion
稳定扩散(Stable Diffusion)的运作原理如下: 消除图像中的噪点: 如同在太暗环境拍照产生的颗粒状噪点,Stable Diffusion 用于生成艺术作品时会在幕后“清理”图像。它比手机图像编辑器中的噪点消除滑块复杂得多,不仅了解世界的样子和书面语言,还能利用这些来指导噪点消除过程。例如,就像平面艺术家利用对特定风格和事物的了解来清理图像一样,Stable Diffusion 本质上也在做类似的事情。 对于“推理步骤”,它是逐步去除噪点的。例如运行 25 步的例子中,起始图像可能完全无法辨认,但它实际上是从完全的噪点开始的。 开始生成的方式:为了生成艺术,给 Stable Diffusion 提供的初始图像实际上只是纯噪点,然后让其进行清理。从简单层面看,它作为计算机程序会执行任务并生成内容。更深层次来说,它基于统计数据,估计所有选项的概率,即使正确概率极低,也会选择概率最高的路径,例如寻找噪点中最可能像吉他边缘的部分来填充物体。每次给它不同的纯噪点图像,都会创作出不同的艺术作品。 此外,UNET 是从噪音中生成图像的主要组件,通过反复调用 UNET 去除噪声得到逐步去噪后的图像表示。Stable Diffusion Model 的 UNET 包含约 860M 的参数。CLIP 将用户输入的 Prompt 文本转化成 text embedding,UNET 在文本引导下进行多轮迭代降噪预测。稳定扩散最初称为潜在扩散模型,是为解决传统扩散模型在计算效率上的挑战而提出的。ComfyUI 中存放路径为 models/checkpoints/,有 SD 基础预训练模型如 SD1.5、SDXL 以及微调模型,训练方法有 DreamBooth 等,格式包括 EMAonly & pruned 和 Full 等。
2024-11-08
4060和4060TI哪个更适合SD
在 Stable Diffusion(SD)的应用中,30 系列显卡中 3060ti 12GB 显卡、3090 和 3090ti 比较适合生成图片,其他显存不够的显卡意义不大。2080ti 22GB 魔改版本显卡比较考验运气,建议求稳定。SD 的图像生成主要依赖显卡,只要显存足够,其他配置不太差就行。之前有文章分析,i9 和 i5 的 CPU 对于生成速度影响在 10%以下。能上 4090 建议上 4090,哪怕是万丽版本也好过高配 4080。在实际测试中,使用 4080ti 笔记本,12G 显存,不同模型和设置的出图时间有所不同。例如使用 diffusers 的 2.5Gfull 模型绘制 10241024 尺寸的图片,一张图花了 2 分 57 秒;使用 320Mb 的 small 模型,用时 34 秒。对于 4060 和 4060TI 哪个更适合 SD,上述内容未给出直接对比,但综合来看,显存大小和性能表现是关键因素,您可以参考以上信息进行判断。
2024-08-13