stable-diffusion-webui 命令行参数和设置

fudyou · 发表于 2023-6-15 23:44:22

usage: launch.py [-h] [--update-all-extensions] [--skip-python-version-check] [--skip-torch-cuda-test]
               [--reinstall-xformers] [--reinstall-torch] [--update-check] [--test-server]
               [--skip-prepare-environment] [--skip-install] [--data-dir DATA_DIR] [--config CONFIG] [--ckpt CKPT]
               [--ckpt-dir CKPT_DIR] [--vae-dir VAE_DIR] [--gfpgan-dir GFPGAN_DIR] [--gfpgan-model GFPGAN_MODEL]
               [--no-half] [--no-half-vae] [--no-progressbar-hiding] [--max-batch-count MAX_BATCH_COUNT]
               [--embeddings-dir EMBEDDINGS_DIR] [--textual-inversion-templates-dir TEXTUAL_INVERSION_TEMPLATES_DIR]
               [--hypernetwork-dir HYPERNETWORK_DIR] [--localizations-dir LOCALIZATIONS_DIR] [--allow-code]
               [--medvram] [--lowvram] [--lowram] [--always-batch-cond-uncond] [--unload-gfpgan]
               [--precision {full,autocast}] [--upcast-sampling] [--share] [--ngrok NGROK]
               [--ngrok-region NGROK_REGION] [--ngrok-options NGROK_OPTIONS] [--enable-insecure-extension-access]
               [--codeformer-models-path CODEFORMER_MODELS_PATH] [--gfpgan-models-path GFPGAN_MODELS_PATH]
               [--esrgan-models-path ESRGAN_MODELS_PATH] [--bsrgan-models-path BSRGAN_MODELS_PATH]
               [--realesrgan-models-path REALESRGAN_MODELS_PATH] [--clip-models-path CLIP_MODELS_PATH] [--xformers]
               [--force-enable-xformers] [--xformers-flash-attention] [--deepdanbooru] [--opt-split-attention]
               [--opt-sub-quad-attention] [--sub-quad-q-chunk-size SUB_QUAD_Q_CHUNK_SIZE]
               [--sub-quad-kv-chunk-size SUB_QUAD_KV_CHUNK_SIZE]
               [--sub-quad-chunk-threshold SUB_QUAD_CHUNK_THRESHOLD] [--opt-split-attention-invokeai]
               [--opt-split-attention-v1] [--opt-sdp-attention] [--opt-sdp-no-mem-attention]
               [--disable-opt-split-attention] [--disable-nan-check] [--use-cpu USE_CPU [USE_CPU ...]] [--listen]
               [--port PORT] [--show-negative-prompt] [--ui-config-file UI_CONFIG_FILE] [--hide-ui-dir-config]
               [--freeze-settings] [--ui-settings-file UI_SETTINGS_FILE] [--gradio-debug]
               [--gradio-auth GRADIO_AUTH] [--gradio-auth-path GRADIO_AUTH_PATH]
               [--gradio-img2img-tool GRADIO_IMG2IMG_TOOL] [--gradio-inpaint-tool GRADIO_INPAINT_TOOL]
               [--gradio-allowed-path GRADIO_ALLOWED_PATH] [--opt-channelslast] [--styles-file STYLES_FILE]
               [--autolaunch] [--theme THEME] [--use-textbox-seed] [--disable-console-progressbars]
               [--enable-console-prompts] [--vae-path VAE_PATH] [--disable-safe-unpickle] [--api]
               [--api-auth API_AUTH] [--api-log] [--nowebui] [--ui-debug-mode] [--device-id DEVICE_ID]
               [--administrator] [--cors-allow-origins CORS_ALLOW_ORIGINS]
               [--cors-allow-origins-regex CORS_ALLOW_ORIGINS_REGEX] [--tls-keyfile TLS_KEYFILE]
               [--tls-certfile TLS_CERTFILE] [--disable-tls-verify] [--server-name SERVER_NAME] [--gradio-queue]
               [--no-gradio-queue] [--skip-version-check] [--no-hashing] [--no-download-sd-model]
               [--subpath SUBPATH] [--add-stop-route] [--ldsr-models-path LDSR_MODELS_PATH] [--lora-dir LORA_DIR]
               [--scunet-models-path SCUNET_MODELS_PATH] [--swinir-models-path SWINIR_MODELS_PATH]

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。) o3 W$ r! O# T: ] 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）：

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/discussions/3889禁用硬件 GPU 计划。
禁用浏览器硬件加速
进入 nvidia 控制面板、3d 参数，并将功率配置文件更改为“最佳性能”
4 G# I' M: _& E# Y: D' `

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
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 / OOM	4.2	4.6	缓慢和早期的内存不足
v1	2.8 / 2.8 / 2.8 / 3.1 / 4.1	4.1	4.7	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 / 7.0	5.5	6.6	与默认优化器几乎相同
道格特克斯	3.1 / 4.2 / 6.3 / 6.6 / 7.1	5.4	6.6	违约
道格特克斯	2.2 / 2.7 / 3.8 / 5.9 / 6.2	4.1	6.3	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 / 6.4	1.0	6.3	由于不断交换，使用预设的速度非常慢lowvram
Xformers	2.8 / 2.8 / 2.8 / 3.1 / 4.1	6.5	7.5	最快和低内存
Xformers	2.9 / 2.9 / 2.9 / 3.6 / 4.1	6.4	7.6	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& E& N0 [4 |3 V! i; H' y
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" f1 U8 f% m( H' G/ N/ [0 k# E. o

! @3 e5 e" v/ H. i

其他可能的优化：

添加* g" D2 f) E, O
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& v+ D, W( k+ k' @
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+ E1 r! E6 C; Y

& }/ j+ S. T" r1 z$ `/ M& D

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