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).
🔴 Регистрируйтесь на НейроСтрим каждую пятницу в 19:00 мск: https://t.me/neyrostream_bot
🔥 Подписывайтесь на Телеграм канал: https://t.me/neyr0graph
🤓 Чаты для общения: https://t.me/stable_dif
💸 Boosty с видеоуроками: https://boosty.to/stabledif
🍀 OreX и проект StableDif & NeuroGraph
*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 STYLES.CSV. 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 19.00 мск. Будет интересно 100%.
Сборка Automatic1111 с TensorRT от NeuroHub: https://civitai.com/articles/2889/tool-neurohub-a1111-portable-1-click-setup-with-nvidia-tensorrt-plugin-for-sdxl-models
コメント