Guest
С помощью TensorRT расширения и с обновленными драйверами от Nvidia мы можем получить двукратное ускорение при генерации и апскейле (увеличении) изображения с SDXL моделями и 50% к скорости при генерации и апскейле с моделями sd 1.5 в Automatic1111 (Stable Diffusion). И это еще не все. Мы можем снизить потребление видеопамяти, особенно это актуально при работе с SDXL моделями у кого мало видеопамяти. Установка TensorRT в Automatic1111 (Stable Diffusion) . Из недостатков стоит отметить отсутствие поддержки ControlNet и некоторых других расширений. Но всегда можно отключить TensorRT и выполнить нужные действия без него. Для меньшего потребления памяти с SDXL моделями мы можем прописать в bat файле ключ --medvram-sdxl. Или --medvram или --lowvram для всего. *Меню:* 00:00 - Вступление 02:48 - Обновляем драйвер Nvidia 03:56 - Устанавливаем сборку Automatic1111 с TensorRT 06:38 - Вид сборки Automatic1111 07:59 - Вкладка TensorRT 09:05 - Генерируем Unet модель для sd 1.5 в TensorRT 11:04 - Тестируем скорость 12:51 - Генерируем Unet модель для SDXL в TensorRT 14:09 - Ошибка при обучении. В чем проблема. Что делать. 15:18 - Сравниваем скорость на SDXL с Unet моделью от TensorRT. 17:12 - Как использовать LORA с Unet моделью. 17:35 - Как настроить сборку Automatic1111. Добавляем ESRGAN, Textual Inversion, Lora и Extension (расширения) из моей сборки. Файл . Скачать можно в Boosty. 20:32 - Устанавливаем REACTOR. Библиотека InsightFace без установки Visual Studio. 22:29 - SDXL Styles с моими стилями. 25:33 - Где искать все файлы из видео. 26:02 - Приглашение на “Пятничный нейрострим“ в мск. Будет интересно 100%. Сборка Automatic1111 с TensorRT от NeuroHub: 📌НАШИ РЕСУРСЫ: Подписывайтесь на наш Телеграм канал и участвуйте в стримах каждую пятницу в мск: Чат для общения: Boosty с видеоуроками: 🍀 OreX и проект StableDif & NeuroGraph
