Stable Diffusion WebUI Forge 中不同 GPU 生成结果差异问题分析

在 Stable Diffusion WebUI Forge 项目中，用户报告了一个值得注意的现象：相同的模型和种子参数在不同 GPU 上运行时会产生完全不同的图像结果。本文将深入分析这一问题的成因，并提供解决方案。

问题现象

用户在使用 flux1-dev-bnb-nf4-v2.safetensors 模型时发现：

• 在 RTX 4090 上生成的图像保持一致
• 在 RTX 3090 上使用相同种子却产生了完全不同的图像

测试参数包括：

• 提示词："宇航员在丛林中，冷色调，柔和色彩，高度细节，锐利焦点"
• 种子值：1234
• 采样器：Euler
• 步数：20
• 分辨率：896×1152

技术分析

这种现象的根本原因在于随机数生成器的选择。默认情况下，Stable Diffusion WebUI Forge 使用 GPU 作为随机数生成源，而不同 GPU 架构的随机数生成实现可能存在差异，导致即使使用相同的种子也会产生不同的随机序列。

影响因素

1. GPU 架构差异：NVIDIA 不同代际的 GPU（如 Ampere 和 Ada Lovelace 架构）在浮点运算实现上存在微小差异
2. 驱动程序版本：不同版本的 GPU 驱动可能优化或修改了某些计算路径
3. 计算精度：虽然现代 GPU 都支持 FP32，但内部运算顺序和舍入方式可能不同

解决方案

要确保跨平台/跨设备的结果一致性，可以将随机数生成源设置为 CPU：

1. 打开 Stable Diffusion WebUI Forge 设置界面
2. 导航至 "Stable Diffusion" 选项卡
3. 找到 "Random number generator source" 选项
4. 将其从默认的 "GPU" 改为 "CPU"

深入理解

当使用 CPU 作为随机数生成源时：

• 系统会使用操作系统提供的确定性随机数生成器
• 所有浮点运算由 CPU 统一处理，消除了 GPU 间的差异
• 牺牲少量性能换取结果一致性

对于需要严格重现性的场景（如学术研究、商业生产），建议始终使用 CPU 随机数生成。而对于日常使用，GPU 随机数生成则能提供更好的性能。

最佳实践

1. 团队协作时统一随机数生成源设置
2. 重要项目记录时注明使用的随机数源
3. 性能敏感场景可临时切回 GPU 随机数生成
4. 跨设备测试时优先验证随机数一致性

通过理解这一机制，用户可以更灵活地控制 Stable Diffusion 的生成过程，根据实际需求在性能和确定性之间做出合适的选择。