stable-diffusion-webui 命令行参数和设置

fudyou

8 W4 Q& j2 K7 H) G1 U7 Q" E! m
usage: launch.py [-h] [--update-all-extensions] [--skip-python-version-check] [--skip-torch-cuda-test]
- f& I( A# G! t# M% x! @6 ~                 [--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]
+ r4 R0 E( i7 b0 n                 [--no-half] [--no-half-vae] [--no-progressbar-hiding] [--max-batch-count MAX_BATCH_COUNT]
  [- e1 ]& p0 O) j                 [--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]
3 K# s  N% E8 p; w7 x                 [--esrgan-models-path ESRGAN_MODELS_PATH] [--bsrgan-models-path BSRGAN_MODELS_PATH]
# _. Y/ U4 L* O) {7 u  u                 [--realesrgan-models-path REALESRGAN_MODELS_PATH] [--clip-models-path CLIP_MODELS_PATH] [--xformers]
& x! ]# X2 E5 T9 h9 S1 N5 x                 [--force-enable-xformers] [--xformers-flash-attention] [--deepdanbooru] [--opt-split-attention]
$ M' K/ Z6 ~& A( W                 [--opt-sub-quad-attention] [--sub-quad-q-chunk-size SUB_QUAD_Q_CHUNK_SIZE]
% k  s: u) D1 F+ ^% p, a7 h( ?                 [--sub-quad-kv-chunk-size SUB_QUAD_KV_CHUNK_SIZE]
( K4 x5 m- W' m3 e5 c, \+ U- a( ^                 [--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]
# p8 {9 E; D5 k9 n8 A                 [--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]
( E  b$ z+ B& L7 H                 [--gradio-img2img-tool GRADIO_IMG2IMG_TOOL] [--gradio-inpaint-tool GRADIO_INPAINT_TOOL]
                 [--gradio-allowed-path GRADIO_ALLOWED_PATH] [--opt-channelslast] [--styles-file STYLES_FILE]
, f" S. m( }6 F9 N" R4 d& T) o( \                 [--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]
' s' K7 n) l7 x1 W                 [--cors-allow-origins-regex CORS_ALLOW_ORIGINS_REGEX] [--tls-keyfile TLS_KEYFILE]
8 J4 |$ K7 W- \# i$ I                 [--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]
2 Q+ ^- c5 L0 J( b                 [--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]
* n8 y: v- t5 q# |: S
3 Y0 Z" c; I0 E! L0 {7 y+ a5 }

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。 + A+ \( ~; @4 r) H3 L) k5 n" D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”
  & J0 U* e  k2 t) 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
5 O: x5 `: f0 g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
  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
  , L. k, U7 J, Z- f2 {9 k
  / k9 ^( S4 b7 w1 m+ [5 G

其他可能的优化：

• 添加
  3 I1 F+ n4 a$ K( |8 W, P+ s' T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
  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
  ; N$ r; C  W8 p6 ]
  

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