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生成速度更快!AI绘画工具新版 SD WebUI Forge 保姆级安装教程,更低的显存更快的生成速度!

大家好,我是程序员晓晓

不知道平时经常使用 SD WebUI 的小伙伴发现没有,随着安装插件和模型越来越多,WebUI 时不时会出现卡顿或爆显存的情况,尤其在低显存的硬件上更加明显,只能不停的重启来解决。

估计是 WebUI 的作者张吕敏博士自己也发现了这个问题,于是升级版的 SD WebUI Forge 它来了!操作界面虽然和原来的一模一样,但运行效率和图像生成速度都有了不错的提升,下面快跟着我来看看吧~

一、Forge 基础介绍

首先关于为什么取 Forge 这个名字:单词 Forge 有「锻造」的意思,根据作者解释,该词的灵感是来源于 Minecraft Forge 我的世界,而新开发的 forge 版本项目也是致力于在此前 SD WebUI 的基础上做进一步的精炼和提效。

1. 更快的生成速度

而 SD WebUI Forge 也确实做到了这一点,首先该版本最大的特点就是开发过程中极大的简化了代码逻辑,通过优化资源配置进一步加快推理速度,尤其对显存越小的玩家来说提升愈加明显。根据官方描述,相较于原版的 SD WebUI,在使用 SDXL 模型生成 1024 分辨率的图片时可以直接带来以下性能提升:


此外,SDXL 模型在配合使用 ControlNet 时,最多支持控制单元直接翻倍,生成速度也有提升 30%~45%。

查看上面的效果对比可以发现,显存越小的硬件在使用 SD WebUI Forge 绘图时性能提升愈加明显,最高可达 75%!也就是说不需要任何额外设置,Forge 即可支持在 4GB 显存下运行 SDXL 以及在 2GB 显存下运行 SD1.5。

2. 更优质的插件生态环境

Forge 相较原版,另一个重要的变化是对资源管理方面的程序进行了优化,因此各类功能插件的适配范围大大提升,对插件开发者而言,不用再绞尽脑汁的对各类 Bug 做临时修复,消除不同扩展插件相互干扰的风险,像之前开启多个插件时容易发生的冲突报错问题也被大大缓解。

3. 支持更多的采样器

此外 Forge 里还在原版基础上添加了更多的采样器,包括但不限于 DDPM、DDPM Karras、DPM++2M Turbo、DPM++2M SDE Turbo、LCM Karras、Euler a Turbo 等,可以灵活选择升级的采样算法配合模型使用。

4. 预安装更多拓展插件

作者在新的 Forge 中为我们默认预装好了 ControlNet、FreeU、SVD 视频生成、Z123 图生 3D 对象等功能拓展,像原版 SD WebUI 没有的 Ip-adapter 蒙版、controlnet 蒙版、photomaker 等功能在新的 Forge 中都得到了原生支持。

二、Win 安装方法

SD WebUI Forge 的 Win 系统 一键安装包我已经准备好了(请看下方扫描免费获取),点击下载解压后我们可以看到以下几个文件,其中 WebUI 部分放在「webui」的文件夹内,使用方法和之前一样,对应模型、插件等也是安装在该文件夹内。

在第一次启用 Forge 时,一定要先双击启动「update.bat」程序,因为官方提供的安装包是刚发布的初代版本,存在早期的潜在报错风险,启用该程序可以帮我们自动更新至最新版。启动过程会比较漫长,除了下载各种配置文件外,耗时最久的事需要下载一个体积 1.99G 的 CKPT 模型「realisticVisionV51_v51VAE.safetensor」,期间如果网络条件不佳很容易中断,下次又要从头开始下载。

我这边已经为大家下载好该模型(模型下载请看下方扫描免费获取),强烈建议大家直接下载至本地,提前放在 forge 根目录下的「\webui\models\Stable-diffusion」文件夹内,「update.bat」程序运行时可直接跳过模型下载步骤,更新速度会快很多。

更新完成后会在浏览器中自动为我们打开新的 SD WebUI Forge 页面,可以看到和此前 WebUI 界面完全一样。在初次更新并正常运行,日后如果想再次启用,只需双击「run.bat」程序就能正常运行了。

四、如何与原版 WebUI 共享模型地址

这里还有一个比较困扰大家的问题,如果你的电脑上同时安装了原版的 SD WebUI 和新的 Forge,如果每个模型都要从原版那里复制一遍未免太麻烦,且浪费很多硬盘空间,下面教大家如何在 Forge 中直接调用原版 SD WebUI 的相关模型。

打开 SD Forge,我们选择进入「webui」文件夹,在其中找到「webui-user.bat」文件,右键选择使用文本编辑器打开,可以看到以下代码:

这里就是内置好的模型资源调用程序,我们如果想实现直接调用原 SD WebUI 的模型文件,需要做的是将对应文件夹地址粘贴至这里,但是可以看到这里支持的调用模型类型只有 ckpt、hypernetwork、embeddings、lora 这 4 种,而 controlnet、gfpgan 等一众其他模型文件并没有,所以建议大家直接使用下面我准备好的这串代码,可调用的模型文件会更加齐全。

@REM Uncomment following code to reference an existing A1111 checkout. set A1111_HOME=「你的原 SD WebUI 根目录路径」set VENV_DIR=%A1111_HOME%/venv set COMMANDLINE_ARGS=%COMMANDLINE_ARGS% ^ --ckpt-dir %A1111_HOME%/models/Stable-diffusion ^ --vae-dir %A1111_HOME%/models/VAE ^ --lora-dir %A1111_HOME%/models/Lora ^ --embeddings-dir %A1111_HOME%/embeddings ^ --controlnet-dir %A1111_HOME%/extensions/sd-webui-controlnet ^ --gfpgan-models-path %A1111_HOME%/models/GFPGAN ^ --codeformer-models-path %A1111_HOME%/models/CodeFormer ^ --esrgan-models-path %A1111_HOME%/models/ESRGAN ^ --realesrgan-models-path %A1111_HOME%/models/RealESRGAN ^ --ldsr-models-path %A1111_HOME%/models/LDSR ^ --swinir-models-path %A1111_HOME%/models/SwinIR ^ --bsrgan-models-path %A1111_HOME%/models/ESRGAN ^ --scunet-models-path %A1111_HOME%/models/ScuNET call webui.bat

下面演示下具体的操作步骤,我们找到原 SD WebUI 的文件夹,右键选择「复制文件地址」,比如我这里直接使用的是秋叶大佬整合包,所以对应文件夹就是整合包的文件地址。注意原 SD WebUI 文件夹地址尽量不要包含中文字符和空格,否则后面可能会出现无法识别的情况。


接着将复制的文件地址添加至前面给大家提供的这串代码中的「你的原 SD WebUI 根目录路径」位置,这里一定要记得将文件地址中的「\」替换为反斜杠「/」,否则是无法识别的。


然后将这一整串代码粘贴至 SD Forge 的「webui-user.bat」文件中,最终的文件内容如下图所示,记得要点击保存。


设置完成后,我们正常运行 Forge 可以看到,原版的 SD WebUI 中的模型文件都已经被 Forge 成功调用了,像 ControlNet 等控制网络模型也是可以正常使用的。


我在资源包里也为大家准备好了「webui-user.bat」文件(文件下载请看下方扫描免费获取哦),可以下载后替换掉 Forge 中的对应文件,然后将你本地的文件地址粘贴进去。此外,该方法不仅对 Forge 适用,像其他 A1111(指的是 Automatic1111,WebUI 项目的原始开发者)的运行文件也同样有效。

五、对比测试效果

下面也给大家实际测试下在绘制相同质量图像情况下原版 WebUI 和 Forge 的显存占用对比,分别使用 SD V1.5 和 SDXL 模型来测试出图效果。

通过对比可以发现在同样图像数量和质量的情况下,Forge 在生成速度上确实比原版 SD WebUI 更具优势,尤其在 SDXL 模型上优势会更加明显:显存占用更低,生成速度反而更快。

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总结

**文章总结**
本文以程序员晓晓的视角,探讨了SD WebUI软件在使用过程中遇到的卡顿和爆显存问题,并介绍了其升级版SD WebUI Forge,强调了Forge在性能、插件生态、采样器支持及预安装插件等方面的显著提升。
**主要内容如下:**
1. **Forge基础介绍**:
- **命名由来**:Forge寓意“锻造”,源自Minecraft Forge,象征在原有SD WebUI基础上的强化与精炼。
- **优势特征**:
- **更快生成速度**:通过优化代码和资源配置,显著提高推理速度,特别适用于低显存硬件,性能提升可达75%。
- **更优插件生态**:优化资源管理程序,提升插件适配性,减少冲突。
- **更多采样器支持**:新增多种采样器,如DDPM、DPM++2M等,增强模型灵活性。
- **预装拓展插件**:默认预装ControlNet、SVG视频生成等功能,丰富工具集。
2. **Win系统安装方法**:
- 提供一键安装包,包括WebUI文件夹和更新脚本。
- 初次使用需运行`update.bat`更新至最新版,并建议提前下载并放置CKPT模型以避免下载中断。
- 更新完成后,在浏览器中自动打开新版WebUI Forge页面。
3. **与原版WebUI共享模型地址**:
- 展示如何修改`webui-user.bat`文件,使之能够直接调用原版WebUI中的模型文件,避免重复复制和时间浪费。

4. **对比测试效果**:
- 通过实际测试,验证Forge在生成速度、显存占用等方面较原版SD WebUI有显著优势,特别是在SDXL模型上更为明显。
5. **AIGC技术发展前景与学习资源**:
- 强调AIGC技术的广泛前景及与人工智能结合的潜力。
- 提供包含学习路线、必备工具、学习笔记、视频教程和实战案例在内的全套AIGC学习资源,助力学习者快速入门和进阶。
**总结**:本文详细介绍了SD WebUI Forge的升级亮点与使用方法,并通过对比测试验证了其显著优势,同时展望了AIGC技术的发展趋势,并贴心地提供了丰富的学习资源,适合对SD WebUI和AIGC技术感兴趣的读者阅读与参考。

更新时间 2024-09-26