分享下我目前调试出来速度最优的stablediffusion配置

先说明一下，我机器比较垃圾，还是3700X CPU 48G DDR 2400 内存，4090 显卡 ，PCIE 3.0 SSD.

目前我在windows 下调试出来的SD最优最稳定配置如下

cuda: 11.8

cudnn: 8700

driver: 531.29 

arch: AMD64

cpu: AMD64 Family 23 Model 113 Stepping 0, AuthenticAMD

system: Windows

release: Windows-10-10.0.22621-SP0

python: 3.10.11

2.0.0+cu118 autocast  half

NV新版531.61之后的显卡驱动显卡驱动，会更加积极调用内存来弥补显存不足，直接导致了生成过程中VAE模型最后渲染的部分严重卡顿，我尝试过最新版，速度有很大下降，不建议使用。

包括新版的CUDA，效果都不算理想。优化模式我选择：sdp none

这是我测试的结果，可以参考，但是具体还是要执行system info 的基准测试来调试最合适你机器的方案。

https://github.com/vladmandic/sd-extension-system-info

安装这个插件即可。

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关于加速，

GitHub - NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT项目

关于GitHub - NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT项目，用了它就不能用unet，controlnet 和其他生态基本不能用

可以用Lora，需要用TensorRT LoRA去创建一个lora引擎，刚才已测试。它会根据你当下选择的大模型+lora生成一个独立的Lora+大模型的引擎

速度会有略微提升，但是毫无疑问，所有unet 相关功能都不能用了。

用animatediff就别想着用了。

如果你只想要画图，那可以用这个，如果需要更多动画生产，不建议使用这个。