以前我们分享的SVD不管是文生视频还是长视频还是图生视频，都是在Comfyui中实现的，但是大多数的用户还是在webui中使用的，那么forge它来了，A111点赞的实现SVD的整合方式。
与原始 WebUI（用于 1024px 的 SDXL 推理）相比，您可以期待以下加速：
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。 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。 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。 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。
多亏了 Unet Patcher，Forge 现在支持许多新事物，包括 SVD、Z123、屏蔽 IP 适配器、屏蔽控制网、photomaker 等。
无需再对 UNet 进行 monkeypatch 并与其他扩展发生冲突！
Forge 还增加了一些采样器，包括但不限于 DDPM、DDPM Karras、DPM++ 2M Turbo、DPM++ 2M SDE Turbo、LCM Karras、Euler A Turbo 等（LCM 从 1.7.0 开始就已经在原始 webui 中）。
最后，Forge 承诺我们只会做好我们的工作。Forge 绝不会在用户界面上添加不必要的自以为是的更改。您仍在使用 100% Automatic1111 WebUI。
更少的显存
更快的速度
更大的图像分辨率
支持SVD
提升40% 4步搞定StableCascadeComfyui工作流 不再报错
官方主页仓库
ForgeUI的github主页地址：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
第一步下载安装包
链接：https://pan.quark.cn/s/596da496eb71
第二步更新
第三步共享文件夹
第四步运行webui run.bat
与我们webui非常的一致
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