Stable Diffusion WebUI Forge 是 Stable Diffusion WebUI（基于 Gradio）之上的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。"Forge"这个名字的灵感来自"Minecraft Forge"。这个项目旨在成为SD WebUI的Forge。
与原始 WebUI（用于 1024px 的 SDXL 推理）相比，您可以期待以下加速：
1、如果您使用 8GB vram 等普通 GPU，您可以期望在推理速度 （it/s） 方面获得大约 30~45% 的速度，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 700MB 至 1.3GB，最大扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 2 倍到 3 倍，最大扩散批大小（不会 OOM）将增加约 4 倍到 6 倍。
2、如果您使用功能较弱的 GPU，例如 6GB vram，您可以期望在推理速度 （it/s） 方面获得大约 60~75% 的速度，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 800MB 至 1.5GB，最大扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 3 倍，最大扩散批大小（不会 OOM）将增加约 4 倍。
3、如果您使用具有 24GB vram 的 4090 等强大的 GPU，您可以期望推理速度（it/s）提高约 3~6%，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 1GB 至 1.4GB，最大扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 1.6 倍，最大扩散批大小（不会 OOM）将增加约 2 倍。
4、如果使用 ControlNet for SDXL，最大 ControlNet 计数（不会 OOM）将增加约 2 倍，使用 SDXL+ControlNet 的速度将加快约 30~45%。
Forge 带来的另一个非常重要的变化是 Unet Patcher。使用 Unet Patcher，Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertile 等方法都可以在大约 100 行代码中实现。
项目地址：GitHub - lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
一：安装Forge
下载后解压放在win11的某个目录下，我自己是放在D:\APP\webui_forge_cu121_torch21
可以根据自己硬盘的实际情况放置到你想安装的地方。
二：环境准备
1、需要Nvidia显卡，Vram至少6G
2、安装Nvidia驱动。
3、安装cuda
4、安装VC2019
5、安装cuDNN
详细过程请参考此篇文章中win11的准备工作：
在Win11上部署ChatGLM2-6B详细步骤--（上）准备工作_win11 chatglm-CSDN博客
三：升级及运行软件
运行升级脚 本：
update.bat如果网络不允许也可以省略此部，不过强烈见意执行升级程序。
运行软件
run.bat可以双击run.bat
一键安装包里面包含了部分模型，其他模型你使用过程中还需要单独下载。据说Forge可以运行在4GBvram的SDXL和2GB vram的SD1.5上，因条件限制还没有测试，有条件的小伙伴可以试试看。