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stable-diffusion-webui 命令行参数和设置

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发表于 2023-6-15 23:44:22 | 显示全部楼层 |阅读模式

3 P* D) F, {1 m: u4 C) g" v+ ~" \' }
usage: launch.py [-h] [--update-all-extensions] [--skip-python-version-check] [--skip-torch-cuda-test]
( [. p" F( R1 `8 k9 A                 [--reinstall-xformers] [--reinstall-torch] [--update-check] [--test-server]; ~2 M+ t& K% h  U3 m
                 [--skip-prepare-environment] [--skip-install] [--data-dir DATA_DIR] [--config CONFIG] [--ckpt CKPT]
( e, O5 [# E. x5 S# N: [                 [--ckpt-dir CKPT_DIR] [--vae-dir VAE_DIR] [--gfpgan-dir GFPGAN_DIR] [--gfpgan-model GFPGAN_MODEL]
/ D* E' J  @) M                 [--no-half] [--no-half-vae] [--no-progressbar-hiding] [--max-batch-count MAX_BATCH_COUNT]# p& o9 q5 B5 m8 V
                 [--embeddings-dir EMBEDDINGS_DIR] [--textual-inversion-templates-dir TEXTUAL_INVERSION_TEMPLATES_DIR]" w8 G2 r3 e: _* z+ B2 ?- j1 U, d
                 [--hypernetwork-dir HYPERNETWORK_DIR] [--localizations-dir LOCALIZATIONS_DIR] [--allow-code]
! u& C, l) s$ K3 t8 f4 r& Z6 H                 [--medvram] [--lowvram] [--lowram] [--always-batch-cond-uncond] [--unload-gfpgan]
& W+ U, F; S6 k- s. G- V* k0 F% v5 n                 [--precision {full,autocast}] [--upcast-sampling] [--share] [--ngrok NGROK]: C8 L. o4 F* v
                 [--ngrok-region NGROK_REGION] [--ngrok-options NGROK_OPTIONS] [--enable-insecure-extension-access]
& g9 b1 v: J, }* O  f$ G' T                 [--codeformer-models-path CODEFORMER_MODELS_PATH] [--gfpgan-models-path GFPGAN_MODELS_PATH]) S7 {! R# S7 g. J2 j
                 [--esrgan-models-path ESRGAN_MODELS_PATH] [--bsrgan-models-path BSRGAN_MODELS_PATH]% n% y* V& n+ N0 j
                 [--realesrgan-models-path REALESRGAN_MODELS_PATH] [--clip-models-path CLIP_MODELS_PATH] [--xformers], Y& F) z3 G5 [; h
                 [--force-enable-xformers] [--xformers-flash-attention] [--deepdanbooru] [--opt-split-attention]
: {$ o9 j* _6 l3 J% |                 [--opt-sub-quad-attention] [--sub-quad-q-chunk-size SUB_QUAD_Q_CHUNK_SIZE]
9 F  ]; C5 P2 }' [( f                 [--sub-quad-kv-chunk-size SUB_QUAD_KV_CHUNK_SIZE]
6 w# I6 P0 l" I. R                 [--sub-quad-chunk-threshold SUB_QUAD_CHUNK_THRESHOLD] [--opt-split-attention-invokeai]& y  I$ O+ J/ O/ ^) O: N! |
                 [--opt-split-attention-v1] [--opt-sdp-attention] [--opt-sdp-no-mem-attention]4 N& y7 w! k: ]+ }' y: z1 A, N+ [4 p
                 [--disable-opt-split-attention] [--disable-nan-check] [--use-cpu USE_CPU [USE_CPU ...]] [--listen]
. L; k) L2 k0 L                 [--port PORT] [--show-negative-prompt] [--ui-config-file UI_CONFIG_FILE] [--hide-ui-dir-config]
8 V$ d9 ?7 L% j" U" n0 z8 @; ^2 R- f                 [--freeze-settings] [--ui-settings-file UI_SETTINGS_FILE] [--gradio-debug]
* g3 J( p. O4 `: c. X                 [--gradio-auth GRADIO_AUTH] [--gradio-auth-path GRADIO_AUTH_PATH], ~! J( R7 n$ i" C8 K
                 [--gradio-img2img-tool GRADIO_IMG2IMG_TOOL] [--gradio-inpaint-tool GRADIO_INPAINT_TOOL], z, @' I. M4 t- j0 \3 R+ w
                 [--gradio-allowed-path GRADIO_ALLOWED_PATH] [--opt-channelslast] [--styles-file STYLES_FILE]& s- u7 J: k5 \: I7 k9 K
                 [--autolaunch] [--theme THEME] [--use-textbox-seed] [--disable-console-progressbars]
* _( k5 Z: `* Q) H2 n9 A0 K                 [--enable-console-prompts] [--vae-path VAE_PATH] [--disable-safe-unpickle] [--api]
9 x- ?2 S4 K  k8 Y                 [--api-auth API_AUTH] [--api-log] [--nowebui] [--ui-debug-mode] [--device-id DEVICE_ID]0 r6 X2 u# K- S- i
                 [--administrator] [--cors-allow-origins CORS_ALLOW_ORIGINS]( k. \! k6 |- S0 A5 N5 w; a
                 [--cors-allow-origins-regex CORS_ALLOW_ORIGINS_REGEX] [--tls-keyfile TLS_KEYFILE]8 z9 Y0 d0 Z9 Q3 L2 D
                 [--tls-certfile TLS_CERTFILE] [--disable-tls-verify] [--server-name SERVER_NAME] [--gradio-queue]
! v: P4 J; a: P                 [--no-gradio-queue] [--skip-version-check] [--no-hashing] [--no-download-sd-model]
3 S. r3 V' I  a. C, i# i7 J                 [--subpath SUBPATH] [--add-stop-route] [--ldsr-models-path LDSR_MODELS_PATH] [--lora-dir LORA_DIR]
0 L4 Q5 x; v  w                 [--scunet-models-path SCUNET_MODELS_PATH] [--swinir-models-path SWINIR_MODELS_PATH]+ p' m% j* }4 l) y
: C* ?) T) [* L; d! c+ m2 Y! Z/ K

  H' z4 X8 J, k! J! ^! @
命令行参数解释
--opt-sdp-attention速度比使用 xformer 更快,仅适用于手动将 Torch 2.0 安装到其 venv 的用户。(非确定性)
--opt-sdp-no-mem-attention速度比使用 xformer 更快,仅适用于手动将 Torch 2.0 安装到其 venv 的用户。(确定性,略慢于--opt-sdp-attention)
--xformers使用]xformers库。内存消耗和速度有了很大的改进。只会在配置的一小部分上启用,因为这就是我们有二进制文件的目的。
--force-enable-xformers启用上面的 xformers,无论程序是否认为您可以运行它。不要报告运行此内容的错误。
--opt-split-attention交叉关注层优化显著减少了内存使用,几乎没有成本(有些人报告说它提高了性能)。黑魔法。
) b5 D/ I! x: |1 c# P$ _& W默认启用 ,包括 NVidia 和 AMD 卡。torch.cuda
--disable-opt-split-attention禁用上述优化。
--opt-sub-quad-attention次二次注意,一种内存高效的交叉注意层优化,可以显着减少所需的内存,有时以轻微的性能成本。如果使用 xformers 不起作用的硬件/软件配置获得较差的性能或失败的代次,则建议使用。在macOS上,这也将允许生成更大的图像。
--opt-split-attention-v1使用上述优化的旧版本,该版本不会占用大量内存(它将使用更少的 VRAM,但对您可以制作的最大图片大小的限制会更多)。
--medvram通过将稳定扩散模型拆分为三部分,使稳定扩散模型消耗更少的 VRAM:cond(用于将文本转换为数字表示)、first_stage(用于将图片转换为潜在空间并返回)和 unet(用于实际去噪潜在空间)并使其始终只有一个在 VRAM 中,将其他部分发送到 CPU RAM。降低性能,但仅降低一点 - 除非启用了实时预览。
--lowvram对上述内容进行了更彻底的优化,将unet拆分为许多模块,并且只有一个模块保留在VRAM中。对性能具有破坏性。
*do-not-batch-cond-uncond防止在采样期间对正提示和负提示进行批处理,这实质上允许您以 0.5 批大小运行,从而节省大量内存。降低性能。不是命令行选项,而是使用 或 隐式启用的优化。--medvram--lowvram
--always-batch-cond-uncond禁用上述优化。只有与或一起才有意义--medvram--lowvram
--opt-channelslast更改割炬存储类型,以便稳定扩散到通道。效果没有仔细研究。
--upcast-sampling对于英伟达和AMD卡平时强制运行,应该会提高生成速度。--no-half
额外提示 (Windows):
优化器和标志的内存和性能影响
这是一个使用特定硬件和配置的示例测试,您的里程可能会有所不同
4 r2 l- L4 }7 }( H使用 nVidia RTX3060 和 CUDA 11.7 进行测试
交叉注意批量大小为 1/2/4/8/16 的峰值内存初始它/秒峰值它/秒注意
没有4.1 / 6.2 / OOM / OOM / OOM4.24.6缓慢和早期的内存不足
v12.8 / 2.8 / 2.8 / 3.1 / 4.14.14.7速度慢但内存使用率最低,有时不需要有问题的 xformer
调用人工智能3.1 / 4.2 / 6.3 / 6.6 / 7.05.56.6与默认优化器几乎相同
道格特克斯3.1 / 4.2 / 6.3 / 6.6 / 7.15.46.6违约
道格特克斯2.2 / 2.7 / 3.8 / 5.9 / 6.24.16.3使用预设可以节省大量内存,而不会对性能造成巨大影响medvram
道格特克斯0.9 / 1.1 / 2.2 / 4.3 / 6.41.06.3由于不断交换,使用预设的速度非常慢lowvram
Xformers2.8 / 2.8 / 2.8 / 3.1 / 4.16.57.5最快和低内存
Xformers2.9 / 2.9 / 2.9 / 3.6 / 4.16.47.6与和cuda_alloc_confopt-channelslast
笔记:
  • 批量大小 1 时的性能约为峰值性能的 ~70%
  • 峰值性能通常在批量大小 8 左右: x2 D: }/ i" `' K1 i# ]& t6 a
    之后,如果您有额外的 VRAM,它会增长几个百分点,然后由于 GC 启动而开始下降
  • 预设的性能在批处理大小 8 以下非常低,到那时内存节省不是那么大lowvram
    0 q% Z3 c+ k$ C# l8 w

    5 M9 ]7 F+ b1 P- ~
其他可能的优化:
  • 添加3 l( M: p$ j* @
    不影响性能,并稍微增加初始内存占用量,但长期运行时减少内存碎片set PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=garbage_collection_threshold:0.9,max_split_size_mb:512webui-user.bat
  • opt-channelslast* ]7 z- i+ |6 M, d5 J
    命中和未命中:批量大小较大时性能似乎略有提高,而小批量大小时性能较慢,但差异在误差范围内9 `) O/ L) w( D, G, W- G5 l2 F
    8 u7 V/ s( \- x8 b7 T4 I$ F5 V( o
, b& P7 ~- w1 @+ ]5 r; r- b$ K1 H( ~
这是稳定扩散网页UI维基。维基主页

9 q* O' g- w' A" c
; X" P! n9 h( v& |9 L7 }- z# s

% J6 p# w5 O# Z+ _$ V2 Z3 a  k8 L
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