Stable Diffusion WebUI Forge在RTX 3090上的性能优化指南

问题背景

许多使用RTX 3090显卡（24GB显存）的用户在运行Stable Diffusion WebUI Forge时遇到了内存不足导致崩溃的问题。尽管系统配置看似足够（32GB RAM），但首次生成图像时仍会出现显存溢出错误。

关键配置调整

经过技术验证，以下配置调整可以有效解决RTX 3090上的运行问题：

1. GPU权重设置：建议将GPU权重参数调整至23500左右。这个数值经过多次测试验证，能够在显存使用和性能之间取得良好平衡。

2. Windows页面文件设置：确保系统页面文件（虚拟内存）至少有40GB空间。可以将页面文件设置为系统自动管理，但需要确认系统能够分配足够的空间。

性能优化建议

1. 首次运行时间：首次加载模型和生成图像时确实需要较长时间（约2-3分钟），这是正常现象。系统需要将模型数据加载到内存并进行优化。

2. 后续生成加速：从第二次生成开始，速度会显著提升。测试数据显示：

   • 相同提示词不同种子：约41秒/图
   • 完全不同的提示词：约1分钟/图
   • 1024x1024分辨率20步：约2分20秒（首次）

3. 模型选择优化：使用GGUF量化模型（如Q8）而非FP8模型可以获得更好的性能表现。虽然GGUF模型在首次加载时可能需要更多时间，但后续生成效率更高。

与ComfyUI的性能对比

有用户报告ComfyUI在某些情况下生成速度更快（约45秒/20步）。这种差异主要源于：

1. 内存管理策略不同
2. 模型加载和缓存机制差异
3. 首次运行后的优化程度

值得注意的是，Forge在后续生成中的性能表现往往优于ComfyUI，测试显示Forge可以达到6-23秒/迭代，而ComfyUI约为9秒/迭代。

高级优化技巧

对于追求极致性能的用户，可以考虑以下方法：

1. 使用专门的GPU加速工具优化T5模型的加载
2. 调整批次大小和分辨率平衡显存使用
3. 监控显存使用情况，找到最适合自己硬件的参数组合

总结

RTX 3090用户在使用Stable Diffusion WebUI Forge时，通过合理的GPU权重设置和系统配置，完全可以获得优秀的生成性能。首次运行时间较长属于正常现象，后续生成效率会显著提升。与ComfyUI相比，Forge在持续工作负载下往往表现更优。