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顺便提一下,如果是关于 Stable Diffusion 本地部署如何解决显存不足的问题? 的话,我的经验是:要解决Stable Diffusion本地部署显存不足的问题,可以试试这些办法: 1. **用轻量版本模型**:很多版本有“pruned”或者“compact”的模型,体积小,占用显存低,生成效果还挺不错。 2. **开启混合精度(半精度float16)**:在启动参数里启用半精度运算,能明显减少显存占用,同时速度也会快点。 3. **分批采样和释放显存**:如果生成大图,可以拆成几个小批次,或者用脚本每次生成完马上释放缓存,避免显存被卡住。 4. **降低分辨率和采样步数**:图像分辨率和采样步数越高,显存用得越大,调低些能省显存且还能接受。 5. **利用CPU或者RAM缓存**:有些插件或者方案可以把部分计算转移到CPU,显存压力减轻,但效率会慢点。 6. **虚拟显存(Swap)**:用系统虚拟内存做“撑场”,虽然速度会特别慢,作为应急手段还行。 7. **用优化的推理库**:比如`xformers`等插件,优化显存管理,可以节约不少显存。 总之,就是在模型、参数、计算和硬件间找平衡,显存不够时调整这些选项通常能解决大部分问题。