Stable Diffusion显卡怎么优化

要优化Stable Diffusion显卡的性能，可以参考以下几种方法：

启用FP16/混合精度训练

通过修改 config.yaml 文件内的参数开启半精度浮点数运算模式，在不影响最终效果的前提下显著减少内存占用量并加快处理速度。

调整批量大小(batch size)

适当增加 batch_size 参数可以让显存得到更充分的应用从而提高吞吐率；但是过大的批次可能会导致 OOM (Out Of Memory) 错误发生，因此要根据实际情况灵活设定。

使用多张显卡进行分布式推理

如果有多块相同型号的NVIDIA GPU，则可以通过 DataParallel 或者 DistributedDataParallel API 实现跨设备的数据并行计算方式以加速整个过程。

降低图片分辨率

分辨率是显存占用的“头号杀手”。建议：文生图阶段：初始分辨率设为512x512或更低，生成后再用“高清修复”放大(推荐算法：R-ESRGAN 4X)。图生图阶段：使用“SD upscale脚本”，分块处理避免显存爆炸。

关闭非必要插件

如同时开启多个ControlNet模块，显存占用会飙升，建议按需启用。

使用低精度模式

通过代码设置半精度推理(FP16)，显存占用可减少约30%。

更新显卡驱动程序

确保你的GPU驱动程序是最新的，并且与Stable Diffusion软件兼容。

关闭不必要的后台程序

在任务管理器里关掉Chrome、微信等占用显存的应用。
以上方法可以帮助您优化Stable Diffusion显卡的性能，提高生成图像的速度和质量。