Stable Diffusion WebUI Forge：大幅优化低显存显卡的显存占用和推理速度

Controlnet与Fooocus的开发者lllyasviel，近期又推出了基于 Stable Diffusion WebUI的Stable Diffusion WebUI Forge，新的 UI 跟原有的 Web UI 交互和样式完全一致，但简化了开发流程、优化资源管理并加快推理速度。

与原始 WebUI（针对1024px分辨率下的SDXL推理）相比，使用Forge可以预期带来以下性能提升：

• 对于8GB显存的常见GPU用户，推理速度（it/s）预计可提高约30%至45%，显存峰值（任务管理器中显示）将降低大约700MB至1.3GB，生成的图片最大分辨率（不会爆显存）将增加约2至3倍，批次则会增加约4至6倍。

• 对于6GB显存的较弱GPU用户，推理速度预计可提升约60%至75%，显存峰值下降约800MB至1.5GB，生成的图片最大分辨率能提升约3倍，批次能增加约4倍。

• 对于拥有24GB显存的强大GPU如4090的用户，推理速度预计可提升约3%至6%，显存峰值降低约1GB至1.4GB，生成的图片最大分辨率可提升约1.6倍，批次可增加约2倍。

• 如果在SDXL中使用ControlNet，能够承受的最大ControlNet数量将增加约2倍，并且SDXL结合ControlNet时的速度也将提升约30%至45%。

Forge引入的一项重要革新是Unet Patcher功能。通过Unet Patcher，诸如Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertile等方法只需编写约100行代码即可实现。 得益于Unet Patcher，Forge现在支持许多新特性，例如SVD、Z123、掩码Ip-adapter、掩码控制网络、Photomaker等。这意味着用户无需再对UNet进行繁琐的补丁式修改，并避免了与其他扩展的冲突。

• GitHub：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge

此外，Forge还新增了几种采样器选项，包括DDPM、DDPM Karras、DPM++ 2M Turbo、DPM++ 2M SDE Turbo、LCM Karras以及Euler A Turbo等（请注意，自1.7.0版本起，LCM已包含在原始WebUI中）。

如何安装Stable Diffusion WebUI Forge

目前有两种方法来安装Stable Diffusion WebUI Forge，大家可以根据自己的情况来进行选择

一、已安装原版Web UI

在Web UI文件夹下打开终端，运行以下命令：

git remote add forge https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
git branch lllyasviel/main
git checkout lllyasviel/main
git fetch forge
git branch -u forge/main
git pull

若要恢复到原版A1111，请执行以下命令：

git checkout master

或（如果需要切换至开发分支）：

git checkout dev

这样可以确保你在已有的A1111项目基础上轻松切换到Forge分支进行相关操作。

二、全新安装

官方提供了一键安装包，下载后解压运行update.bat进行升级，之后点击run.bat就可以打开此UI。

• 一键安装包：https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge/releases/download/latest/webui_forge_cu121_torch21.7z

这里还是推荐大家首先尝试一键安装包，对比看看是原版更适合你，还是Forge版更适合你，如果你觉得Forge版更适合你，你再使用第一种方法进行版本切换。

界面变化

Forge版与原版的在界面上变化并不大，明显能看出的就是在采样方法的排列方法有些区别，其他方面差别并不大，而且插件通用。

不过，Forge版有专门的AnimateDiff版本插件，有开发者进行了重新设置，让你生成的视频更容易。

结语

如果你的显卡尤其是显存方面比较小，那么强烈建议你安装Forge版，已经熟悉原版的操作的朋友，完全可以无缝转移。