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在AMD GPU版Stable Diffusion WebUI中优化VAE显存占用的技术方案

2025-07-04 07:12:41作者:胡易黎Nicole

问题背景

AMD GPU版Stable Diffusion WebUI(基于DirectML)在低显存显卡(如4GB或更低)上运行时,经常在VAE解码阶段出现显存不足的问题。虽然生成过程可能顺利完成,但最后的VAE解码步骤却会导致"Out of Memory"错误,使得整个生成过程功亏一篑。

现有解决方案分析

1. 低显存模式(--lowvram)

这是最基础的解决方案,通过添加--lowvram参数可以显著降低显存使用量。但根据用户反馈,在某些情况下,即使启用了低显存模式,VAE解码阶段仍然会耗尽显存。

2. 平铺VAE(Tiled VAE)

平铺VAE是一种将大图像分割成小块分别处理的技术,可以有效降低显存需求。使用时需要注意:

  • 对于SD1.5模型,建议设置编码器分辨率为1024,解码器为128
  • 对于SDXL模型,建议设置"Upscale by"为1.5,分辨率为768x1024,编码器为1280,解码器为128

但平铺VAE在AMD显卡上可能会出现左下角灰色区块的渲染问题,这是DirectML驱动的一个已知bug。

进阶解决方案:强制VAE在CPU运行

对于极端低显存环境(如2-4GB显卡),可以考虑强制VAE在CPU上运行。这种方法虽然会显著降低处理速度,但能彻底解决显存不足问题。

实施步骤

  1. 确保使用最新版WebUI
  2. 在启动参数中添加--lowvram --no-half-vae
  3. 修改源代码:
    • modules/processing.py中,在约1082行后添加:
      samples_ddim = samples_ddim.to(devices.dtype_vae).to("cpu")
      x_samples_ddim = decode_first_stage(p.sd_model, samples_ddim)
      
    • modules/lowvram.py中,注释掉第73行

注意事项

  • 此方法会显著降低处理速度,仅建议在无法使用其他方法时采用
  • 仅测试过SD1.5模型,SDXL模型可能需要更多测试
  • 修改源代码前请做好备份

其他优化建议

  1. 使用轻量级VAE:如TAESD,可在设置中启用
  2. 合理设置分辨率:4GB显存建议最大768x768分辨率
  3. 避免使用Hires Fix:低显存环境下建议使用SD-Upscale脚本替代
  4. 优化参数组合--use-directml --lowvram --opt-sub-quad-attention --opt-split-attention --no-half-vae --upcast-sampling

总结

针对AMD GPU版Stable Diffusion WebUI在低显存环境下的VAE显存问题,开发者可以根据自身硬件条件和需求选择适合的解决方案。从简单的启动参数优化到复杂的源代码修改,各种方法各有优劣。理解这些技术方案的原理和实施细节,能够帮助用户在有限的硬件资源下获得最佳的AI绘画体验。

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