Stable Diffusion在图像生成中表现如何

总体表现

在图像生成质量、速度与可控性上，Stable Diffusion已形成成熟体系：在512×512分辨率下，主流消费级 NVIDIA RTX 3060 使用 DPM 采样器约 2.1 秒/张（20 步），而 A100 可达 0.7 秒/张（10 步）；在 1024×1024 分辨率下，优化后的 RTX 3060 约 5.7 秒/张（20 步）。质量评估方面，常用 FID（越低越好）、IS（越高越好）与 CLIP 评分（越高表示与提示词越一致）进行客观量化；采样器方面，DPM-Solver 通常能在较少步数下取得较好质量与速度平衡，DDIM 适合可复现结果，PLMS 在少步数下也较稳定。

速度与硬件表现

• 典型速度对比（默认参数，步数见左列；单位：秒/张，512×512）
• A100：DDIM 50 步 2.3s、PLMS 20 步 1.1s、DPM 10 步 0.7s
• RTX 3060：DDIM 50 步 8.7s、PLMS 20 步 3.5s、DPM 10 步 2.1s
• CPU（i7-12700K + IPEX + bfloat16）：DDIM 50 步 45.2s、PLMS 20 步 18.3s、DPM 10 步 11.5s
• 显存与分辨率
• 显存占用随分辨率近似按公式：内存占用(GB) ≈ (宽×高×通道数×4 字节)/1024^3 × 1.5；例如 1024×1024 在 RTX 3060 上约 8.3GB，建议预留 ≥2GB 余量。
• 其他设备参考
• RTX 4090 相比 RTX 3090 推理时间约快一半；A100 + TensorRT 在 SDXL 30 steps、1024×1024 场景下约 2.7s/张；M 系列 Mac 经 stable-diffusion.cpp 优化后，1024×1024 速度提升可超 4.6×（fp32），M1 Pro 上 512×512 约 1.84×。

质量与评估指标

• FID（Fréchet Inception Distance）：衡量生成图像与真实图像特征分布的距离，数值越低表示整体质量与分布一致性越好。
• IS（Inception Score）：综合考量清晰度与类别多样性，数值越高越好。
• CLIP 评分：基于 CLIP 的图文对齐相似度，数值越高表示与文本提示的一致性越强。
• 实践建议：结合客观指标与主观检查（如细节丰富度、色彩协调、构图合理性）进行综合评估。

采样器选择与步数建议

• DPM-Solver：基于微分方程求解，收敛快、步数少也能取得较好质量，适合速度与质量平衡场景。
• DDIM：确定性采样，步数充足时细节稳定，适合需要结果可复现的任务。
• PLMS：多步预测改进，少步数下质量较稳，适合低步数快速预览。
• 步数与质量的经验值：多数场景 20–30 步 已足够；若追求极致细节可提升到 40–50 步。在 RTX 3060 上，从 50 步 DDIM 优化为 20 步 DPM + xFormers，可将 1024×1024 生成时间由约 22.4s 降至约 5.7s。

实用优化建议

• GPU 端：优先启用 xFormers 高效注意力；选择 DPM/DPM-Solver 并将步数设为 20–30；分辨率超过 1024 时结合梯度检查点以节省显存。
• CPU 端：使用 Intel Extension for PyTorch 与 bfloat16（如 --ipex --bfloat16），可显著缩短生成时间。
• 通用：批量生成通常比逐张生成更省时；在 WebUI/Forge 中可一键启用 xFormers 与内存优化参数（如 --medvram）以兼顾速度与稳定性。