Stable Diffusion Web UI 加速

作者：新的褪色者发布时间：2023-10-13

有朋友私信我关于Stable Diffusion Web UI部署中遇到的问题，我觉得很有帮助下面，我列举一些对Web UI 速的举措。

当然如果是 4080 及以上的显卡，直接抄下面代码：

set COMMANDLINE_ARGS=--listen --opt-sdp-attention --enable-insecure-extension-access --disable-nan-check --opt-channelslast

其中，--listen --disable-nan-check 两个选项可以根据你的需要开关，第一个可以让你的网页被局域网内其他电脑访问，第二个可以让你跳过输出检查，防止因为输出了黑色图片而报错中断。

首先还是查找具体原因，可以通过如下的插件来查看自己显卡对Web UI的支持情况：请下载测速插件

选择 quick/normal/extensive 分别对应 1/1,2,4/1,2,4,8,10 批量点击跑图，等待后出现速度，在询问他人速度是否正常时，可以直接截图当前的整条信息。

要注意的是，部分加速手段会对图片质量及显存有较大影响，所以综合取舍最合适自己设备的选项即可。

通过torch2.0 + cu118 + sdp 的方案提速：

重新安装/git拉取最新版本的官方 Web UI 后可以直接无脑适配，门槛最低，效果显著。

定论：根据 Github 中的 discuss ，以及 Reddit 上的超长性能贴讨论，较为一致的看法是新版UI+新版torch可以替代旧版的手动cudnn方案。**重要的是，终于可以作用到20,30系显卡了！**下文为对该方案的逐步操作帖子链接

目前最新版为 PyTorch 2.1 构建版，考虑到难度和稳定性，这里推进 2.0 版本，且网页数据也显示 2.0 和 2.1 差距不大。以下所有命令都在终端（SD 所在文件夹）内输入：

pip install torch==2.0.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

下载较慢的话可以尝试自行换 pip 源，等待安装，这可能需要下载10分钟在之前，我们常用 xformers 来进行加速，现在你需要关掉它，转而使用新的 PyTorch 优化--opt-sdp-attention ,只需要删掉--xformers的部分，添加--opt-sdp-attention到COMMANDLINE_ARGS=后即可前往 CUDA 下载下载11.8版本，前往 CUDNN 下载下载对应你系统的版本，8.8.0的cudnn。或者通过百度网盘地址下载，但是可能会更新较慢

问题：开启 –opt-sdp-attention 后会提高显存的需求，你会发现之前hires可以开启的分辨率，现在会爆显存，你可以配合分块vae插件来解决这个问题。存在和 xformer 一样的不确定性问题，可以通过修改为 --opt-sdp-no-mem-attention 解决，但是会损失一丢丢速度
Tips1 ：如果你是新克隆的 Web UI 存储库，可以直接在webui-user.bat文件中包含下列代码，以便初始化：set COMMANDLINE_ARGS= --opt-sdp-attention set TORCH_COMMAND=pip install torch==2.0.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
Tips2 : 如果你是已经安装了 PyTorch 1.3 的存储库，可以修改 webui-user.bat 包含以下内容：set COMMANDLINE_ARGS= --opt-sdp-attention --reinstall-torch set TORCH_COMMAND=pip install torch==2.0.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 在启动后删除--reinstall-torch set TORCH_COMMAND=pip install torch==2.0.0 torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 即可。
这时候你的 webui-user.bat 的内容可能类似这样：