Stable Diffusion WebUI Forge. . Тут вчера вышел...
Stable Diffusion WebUI Forge
Тут вчера вышел полностью переписанный Automatic1111. Сделал это никто иной как Лвмин Жанг, автор ControlNet и Fooocus.
Просто взял и переписал этого монстра с целью оптимизации просчета на картах с небольшим количеством памяти. Веб-морда и привычный ацкий интерфейс остались на месте. Грубо говоря, он взял наработки из Фокуса по оптимизации просчета и вструмил их вместо ядра автоматика.
И теперь бодрый легкий автоматик заводится на картах типа 1060 и считает на них модели ветки SDXL, а полторашка там просто летает.
Обещана поддержка всех экстеншенов (есть некоторое визги по этому поводу на гитхабе - кое-что отваливается, кое-что (AnimDiff) в работе).
Более того, для нормальных людей есть просто однокнопочный инсталлер (скачиваешь архив, распаковываешь в папку, запускаешь update, потом run).
Это не решает проблему адового интерфейса Автоматика (да и Фокуса), но у меня все работает как будто я обновил комп - быстро, без тормозов.
Я напишу результаты тестов, он реально быстрее старого Автоматика, но не поддерживает оптимизацию sdp для карт с конским количеством памяти типа A100.
И самое приколькое оказалось, что туда уже нативно добавлена поддержка Stable Video Diffusion и Z123 от StabilityAI. Просто отдельные закладки. И даже можно генерить видосы у себя на лаптопе на карте с 8Гб видео-памяти.
Ну и там в интерфейс "прочищен", появились просто удобные легкие элементы, типа выключателя Refiner. Также там наворотили новых кунштюков в ControlNet, но это тема для отдельного поста.
А пока вот так.
Если вы используете обычный GPU, например 8GB vram, вы можете рассчитывать на 30~45% увеличение скорости вывода (it/s)
Для малохольного GPU, например с 6 Гбайт, вы можете рассчитывать на 60-75 % увеличение скорости
Для 4090 с 24 ГБ памяти, вы можете рассчитывать на 3~6% увеличение скорости
Если вы используете ControlNet для SDXL, максимальное количество ControlNetов увеличится примерно в 2 раза, скорость с SDXL+ControlNet увеличится примерно на 30~45%.
Забирайте отсюда
Тут вчера вышел полностью переписанный Automatic1111. Сделал это никто иной как Лвмин Жанг, автор ControlNet и Fooocus.
Просто взял и переписал этого монстра с целью оптимизации просчета на картах с небольшим количеством памяти. Веб-морда и привычный ацкий интерфейс остались на месте. Грубо говоря, он взял наработки из Фокуса по оптимизации просчета и вструмил их вместо ядра автоматика.
И теперь бодрый легкий автоматик заводится на картах типа 1060 и считает на них модели ветки SDXL, а полторашка там просто летает.
Обещана поддержка всех экстеншенов (есть некоторое визги по этому поводу на гитхабе - кое-что отваливается, кое-что (AnimDiff) в работе).
Более того, для нормальных людей есть просто однокнопочный инсталлер (скачиваешь архив, распаковываешь в папку, запускаешь update, потом run).
Это не решает проблему адового интерфейса Автоматика (да и Фокуса), но у меня все работает как будто я обновил комп - быстро, без тормозов.
Я напишу результаты тестов, он реально быстрее старого Автоматика, но не поддерживает оптимизацию sdp для карт с конским количеством памяти типа A100.
И самое приколькое оказалось, что туда уже нативно добавлена поддержка Stable Video Diffusion и Z123 от StabilityAI. Просто отдельные закладки. И даже можно генерить видосы у себя на лаптопе на карте с 8Гб видео-памяти.
Ну и там в интерфейс "прочищен", появились просто удобные легкие элементы, типа выключателя Refiner. Также там наворотили новых кунштюков в ControlNet, но это тема для отдельного поста.
А пока вот так.
Если вы используете обычный GPU, например 8GB vram, вы можете рассчитывать на 30~45% увеличение скорости вывода (it/s)
Для малохольного GPU, например с 6 Гбайт, вы можете рассчитывать на 60-75 % увеличение скорости
Для 4090 с 24 ГБ памяти, вы можете рассчитывать на 3~6% увеличение скорости
Если вы используете ControlNet для SDXL, максимальное количество ControlNetов увеличится примерно в 2 раза, скорость с SDXL+ControlNet увеличится примерно на 30~45%.
Забирайте отсюда
Источник: Метаверсище и ИИще
2024-02-08 12:46:07