CentOS如何优化Stable Diffusion性能

以下是在CentOS上优化Stable Diffusion性能的方法：

1. 硬件优化：使用NVIDIA GPU并安装CUDA、cuDNN，确保硬件加速可用。
2. 软件环境优化：

• 安装Python 3.10+及必要依赖库，如xformers（提升30%渲染速度）。
• 使用Docker部署并启用GPU支持，通过--gpus all参数分配GPU资源。

1. 参数调优：

• 选择高效采样器（如DPM++ 2M Karras），调整步数（30-50步）。
• 启用--medvram或--lowvram参数压缩显存占用，适合低显存显卡。

1. 模型优化：

• 使用量化模型（如4-bit/8-bit版本），推理速度提升30%。
• 合并LoRA模型，减少计算量，或通过模型剪枝降低参数复杂度。

1. 生成流程优化：

• 采用分块推理（Tiled Diffusion）处理大尺寸图像，降低显存占用。
• 结合ControlNet进行多条件控制，提升生成精度。

1. 系统级优化：

• 监控GPU使用情况，通过nvidia-smi调整进程优先级。
• 定期清理缓存，释放内存和显存资源。