在显存有限设备上运行Stable Diffusion需综合启用xFormers加速、--lowvram/--medvram参数、FP8/INT8量化模型、CPU卸载与分块VAE解码,以及精简插件和禁用高清修复功能。
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如果您希望在显存有限的设备上成功运行Stable Diffusion,但启动时频繁遭遇“CUDA out of memory”错误或WebUI根本无法加载,则很可能是模型加载与推理过程超出了当前GPU显存容量。以下是针对低显存环境(如4GB、6GB甚至2GB显存NVIDIA显卡)的多种实操性部署优化方案:
xFormers是Facebook开源的PyTorch扩展库,通过重写注意力机制显著降低显存占用并提升推理速度,对低显存设备尤为关键。它能在不牺牲图像质量的前提下,将显存消耗压缩约30%–50%。
1、确保已安装支持xFormers的PyTorch版本(推荐torch 2.0.1+cu118或torch 2.1.2+cu121)。
2、进入Stable Diffusion WebUI根目录,打开命令行窗口,执行:pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118(请根据本机CUDA版本替换cu118为cu121等)。
3、启动WebUI时添加启动参数:--xformers --medvram --no-half-vae。其中--medvram启用中等显存模式,--no-half-vae避免VAE半精度导致的显存溢出风险。
WebUI内置多级显存适配策略,无需修改代码即可通过命令行参数强制启用低资源运行模式。该方式适用于无xFormers支持或老旧驱动环境。
1、关闭正在运行的WebUI进程。
2、右键点击A启动器.exe(或webui-user.bat),选择“编辑”,在最后一行启动命令末尾追加:--lowvram(适用于2GB–4GB显存)或--medvram(适用于4GB–6GB显存)。
3、保存文件后双击重新运行启动器。首次加载可能延长至2–3分钟,但后续生成将稳定运行。
FP8模型将权重以8位整数存储,在运行时动态反量化为FP16计算,可使模型体积与显存占用减少近50%,特别适配RTX 3060 12GB、RTX 4070等中端卡。
1、访问Hugging Face或Civitai,搜索标注为"SDXL FP8"或"SD 1.5 INT8"的模型(如:stabilityai/sdxl-turbo-fp8、hakurei/waifu-diffusion-fp8)。
2、下载.safetensors格式文件,放入models/Stable-diffusion/目录。
3、启动WebUI后,在左上角模型下拉菜单中选择该FP8模型,并在设置页勾选:"Use FP8 for VAE"及"Enable model CPU offload when idle"。
当GPU显存严重不足时,可将VAE(变分自编码器)部分计算任务转移至CPU执行,并采用分块解码方式避免单次显存峰值爆发,适合仅2GB显存且CPU性能尚可的设备。
1、在WebUI界面点击“设置”→“Stable Diffusion”→找到“VAE precision”选项,改为"Full"(禁用半精度)。
2、勾选"Move VAE to CPU when idle"和"Split VAE encode/decode into chunks"。
3、返回主界面,在“采样方法”下方启用"TAESD"(Tiny AutoEncoder SD)作为轻量级VAE替代方案,大幅降低解码阶段显存压力。
第三方插件(尤其是ControlNet、Regional Prompter、Inpaint Anything)及高清修复(Hires.fix)会额外占用1–3GB显存。在低显存环境下,必须主动裁剪非核心功能。
1、进入WebUI的“扩展”→“已安装”页面,逐个点击“移除”未立即使用的插件(保留仅ControlNet基础版或完全禁用)。
2、在生成参数区,取消勾选“Hires.fix”选项;若必须使用,请将“Upscaler”设为"None",并将“Hires steps”限制在≤15,“Denoising strength”控制在0.3–0.4之间。
3、在“设置”→“User interface”中关闭"Show all pages in Gradio"、"Enable image zoom on hover"等前端资源消耗项。
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