要说今年绘画圈最大的新秀

那妥妥的就Stable Diffution

本次更新的

Stable Diffusion WebUI Forge整合包+SVD

比之前推送的更加智能、快速和简单

有多简单呢？这么说吧

之前的版本需要初中生级别

现在的的幕后网整合包加强版小学生也能上手！

【新版软件介绍】

Stable Diffusion WebUI Forge：高效的深度学习模型部署平台

包括5.0加强中文独立版+一大堆插件

让大家轻松上手无压力！

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。

【整合SVD】

AI视频模型Stable Video Diffusion（以下简称SVD）

文生视频：

图生视频：

针对“图生视频”功能，Stable Video Diffusion提供两种版本模型，用户可以以每秒3~30帧之间的自定义帧速率生成SVD（14帧）和SVD-XT（25帧）的视频。

简单理解，帧率越高，视频画面越流畅。

请确保您的电脑配置满足以下要求：

操作系统：Windows 10/11 64位

显卡：拥有 6GB 显存以上的英伟达显卡

下载到本地，请查看文末获取本地安装包

解压下载的压缩包，注意避免解压路径包含中文字符。解压后，如下图所示，双击 run.exe 文件以运行程序。

在您的浏览器中访问 http://127.0.0.1:7860/，此时您将能够在浏览器中使用 Stable Diffusion WebUI Forge。

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