Stable Diffusion进行AIGC创作时的算力优化方案

Stable Diffusion 的算力优化核心是在画质与速度间找平衡，通过软件参数调整、硬件适配、模型优化三大方向，可显著降低显存占用、提升生成效率，无需盲目升级硬件。

这是最易操作的优化方式，通过调整生成参数减少算力消耗，适合所有用户。

控制图像分辨率
- 避免直接生成超高清图像（如 1024x1024 以上），优先用512x512 或 768x768基础分辨率生成，再用 Real-ESRGAN、GFPGAN 等工具后期超分。
- 例：生成 768x768 图像的显存占用，约比 1024x1024 低 40%，速度提升 30%。
选择高效采样器
- 追求速度选Euler a、LMS（迭代步数 15-25 即可），适合快速出草稿；
- 追求画质选DPM++ 2M Karras、DPM++ SDE Karras（迭代步数 25-35），避免用 DDIM（速度慢且显存占用高）。
降低批次与迭代数
- 显存不足时，将Batch Size（批次大小）设为 1，优先保证单图生成；
- 迭代步数（Steps）并非越高越好，超过 40 后画质提升有限，但算力消耗会翻倍。

根据显卡、CPU、内存的硬件类型，调整驱动和工具链，最大化硬件利用率。

NVIDIA 显卡（优先推荐）
1. 安装最新 NVIDIA 驱动（530 以上版本），开启CUDA 加速（Stable Diffusion 默认支持）；
2. 启用xFormers 插件：在 WebUI（如 Automatic1111）设置中勾选 "xFormers"，可减少 30%-50% 显存占用，速度提升 20%（需提前安装 xFormers 库）；
3. 显存不足时启用 **"显存优化模式"**（如 WebUI 的 "Low VRAM" 选项），会牺牲少量速度换取显存空间。
AMD 显卡
1. 安装 ROCm 驱动（仅支持部分中高端卡，如 RX 6000/7000 系列、RTX A 系列）；
2. 使用基于 PyTorch ROCm 的 Stable Diffusion 版本，性能约为同级别 NVIDIA 显卡的 60%-80%。

通过优化模型结构或使用轻量级技术，从根本上降低算力需求，适合有一定技术基础的用户。

模型量化（降低显存占用）
- 将模型从默认的 FP32 精度，转为FP16 或 FP8 精度（需用工具如 bitsandbytes 量化）；
- 例：FP16 量化后，模型显存占用减少 50%（如 1.5GB 的模型降至 0.75GB），速度提升 15%，画质损失极小。
使用轻量级模型
- 替换完整版模型（如 Stable Diffusion v1.5）为轻量版，如SD Tiny、Anything-V3-Lite、AbyssOrangeMix-Light；
- 轻量模型参数减少 60% 以上，4GB 显存即可流畅运行，适合入门级显卡（如 GTX 1650）。
LoRA 替代全量微调
- 若需定制风格（如特定角色、画风），优先用LoRA（低秩适配） 训练，而非全量微调模型；
- LoRA 训练仅需少量数据（10-50 张图）和算力，显存占用仅 2-4GB，生成时仅需加载基础模型 + LoRA 权重（几十 MB）。
高算力需求启用云算力平台工具，相对可以节省预算：初步实施可使用线上云服务器：如"智算云扉https://waas.aigate.cc/user/charge?channel=W6P9Y2F8H\&coupon=3ROAWRGJRH等租赁平台，已经按照应用需求优化好使用环境，支持各类镜像服务，按量计费。