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10倍的AI绘图性能提升:Stable Diffusion+Microsoft Olive性能测试
Stable Diffusion是目前知名度最高的AI绘图软件,因为这是一款开源软件,任何人都可以获取并进行二次训练以及修改,所以目前网络上流传的版本和模型极多。其中流传最广的应该是“Automatic1111”的Stable diff ... . ...
性能测试
生成关键词: dynamic pose, dynamic angle,(masterpiece:1. 4, best quality), unity 8k wallpaper, ultra detailed, beautiful and aesthetic, perfect lighting,detailed background, realistic 去除关键词: EasyNegative,nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet, text,logo 分辨率设置:512×512 采样步进:20 提示词引导系数:7 生成数量:6-1,1-1 首先测试的是AI性能,RX 7900 XTX在Stable diffusion-wbui原版的性能,AI性能在1.35it/s左右,安装Microsoft Olive后,AI性能则提升到了19.4it/s左右,AI迭代速度提升了13.3倍。 接下来是生成图片的速度测试,共有两组,一组是6-1,也就是一批6张图片;一组是1-1,也就是一批只生成一张图片。可以看到在6-1组的测试中,使用Microsoft Olive优化模型的图片生成速度比WebUI原版快了6倍,生成6张图片只需要25.8秒。单张图片1-1组的生成速度,Microsoft Olive优化模型更是比WebUI原版快了14.2倍,生成一张图片仅需要1.8秒,提升幅度是相当惊人的。 |
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- 引用 tomoyo
- 本帖最后由 tomoyo 于 2023-11-30 11:34 编辑
stable-diffusion-webui-directml\repositories\generative-models
这个文件一直下不来。用梯子干脆都连不上
试了几次过了。。不过还是报错。。百度了一下改httpx没用
return AsyncHTTPTransport(
File "D:\sdai\amd2\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\httpx\_transports\default.py", line 275, in __init__
self._pool = httpcore.AsyncConnectionPool(
TypeError: AsyncConnectionPool.__init__() got an unexpected keyword argument 'socket_options'
配置文档有问题。需要去删掉这个配置文档的一段
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