ホームページ >モバイルチュートリアル >モバイルニュース >Stable Diffusion 3 構築チュートリアルと公式サンプルデモ、GALAXY GeForce RTX 4070 Ti SUPER Xingyao OC が瞬時にフルスピードで動作
AI 画像生成モデルの最新バージョンとして、Stable Diffusion 3 が大きな期待を込めて登場しました。多くの友人が仕事や生活で多かれ少なかれ画像生成モデルを使用しているはずですので、以下に共有します。安定拡散 3 のローカル構築プロセスを見てみましょう。早速、実際的な内容に移りましょう。
このビルドで使用されるプラットフォーム構成は次のとおりです: Stable diffusion 3 をローカルで実行する際のコンピューティングパワーに対する強い需要を考慮して、今回は GALAXY GeForce RTX 4070 Ti SUPER OC グラフィックス カードを選択しました。 GEFORCE RTX 4070 Ti SUPER は、このグラフィックス カードの最大の変更点でもある AD103 コアに基づいて構築されています。内部には 8448 個の CUDA コアが含まれており、RTX 4070 Ti の 7680 コアよりも 10% 以上増加しています。メモリ ビット幅は RTX 4070 Ti と比較して 256 ビットに増加し、メモリ仕様も 16GB に増加しました。 GDDR6X は、ゲームでも AI でも役立ちます。 価格とパフォーマンスのバランスを取るためにこのグラフィックス カードを選択してください。このグラフィックス カードには、メモリ幅 192 ビット、長さ 35.4cm の 16GB GDDR6x ビデオ メモリが搭載されています。 このグラフィックス カードが Stable diffusion 3 の構築に適していることを確認するために、このグラフィックス カードのコンピューティング パフォーマンスのいくつかのテストも事前に実施され、GeForce RTX 4070 Ti SUPER の 8448 CUDA コアはハードウェアを提供できます。加速し、作業効率が向上します。ほぼすべてのモデリング ソフトウェアは NVIDIA GPU 用に最適化されているため、効率、安定性、互換性を考慮に入れることができます。 V-Ray ベンチマークのパフォーマンスをテストしました。 GPU CUDA テスト プロジェクトのスコアは 2746 ポイントです。 Stable Diffusion 1.7 のテストでは、モデル v2-1_768-ema-pruned.ckpt を選択することで、21 枚のキャビンの画像がヴィンセント図の形式で描画されました。画像の解像度は 768*768 で、最終的には描画されました。 54秒。 TensorRT Engines 機能をオンにすると、速度は再び半分になり、27 秒で完了します。 一連のテストの結果、このグラフィックス カードが Stable Diffusion 3 を構築できることが完全に確認されました。さあ、袖をまくって始めましょう!オーロラやオーロラに似た幻想的な渦巻き模様でできているように見える長く流れる髪を持つ女性キャラクター。背景は深い青と紫で占められており、神秘的でドラマチックな雰囲気を作り出しています。白い肌と印象的な特徴を備えた彼女は、微妙なパターンの暗い色の衣装を着ています。アートワークの全体的なスタイルは、ファンタジーまたは超自然的なジャンルを彷彿とさせます。長い髪をなびかせた女性キャラクターのように見えます。オーロラやオーロラに似た渦巻き模様で作られています。背景は濃い青と紫で占められており、神秘的でドラマチックな雰囲気を作り出しています。キャラクターの顔は穏やかで、白い肌と繊細な顔立ちをしています。彼女は微妙な模様が入った黒い服を着ています。絵画の全体的なスタイルは、ファンタジーまたは超自然的なジャンルを思い出させます。 上記のワークフローでは、緑色のテキストボックスが順方向プロンプト単語の入力領域、赤色のテキストボックスが逆方向プロンプト単語の入力領域です。実行後に生成される画像は次のとおりです。 4070 Ti SUPER スター YaoOC は、この 1024*1024 ピクセルの画像をわずか 21.23 秒で生成し、エクスペリエンスは非常にスムーズです。モデルを実行すると、GPU 負荷が即座にフルになることがわかります。これは、モデルの GPU コンピューティング能力に対する要求が非常に恐ろしいことを示しています。 この時点で、公式の基本ワークフローが完了しました。編集者は、生成する肯定的なプロンプト ワードとして「アイスクリームを食べるスポンジ・ボブ」を使用して再試行しました。結果の図は次のとおりです ((上)、全体は比較的調和しています。比較のために、エディターが同じプロンプト ワードを使用して Stable Diffusion 1.7 を使用して生成した画像 (以下) を見てみましょう。 最初のワークフローはスムーズに実行できたので、2 番目のワークフローをもう一度試してみましょう。最初のファイルと同様に、公式の .json ファイルをインターフェイスにドラッグして、先ほどと同様のワークフローを取得します。 モデル ファイルの場所を構成する必要があります。 構成後は、ワークフローを通常どおり実行できます。 GALAXY GeForce RTX 4070 Ti SUPER Xingyao OC は、このモデルの実行に 14.92 秒かかりました。これは、以前のモデルよりもはるかに短くなりました。ただし、モデルを実行すると、GPU 負荷は依然として瞬時にいっぱいになります。 最初の 2 つのワークフローの全体的な展開のアイデアは似ています。選択は主に日常の使用ニーズに応じて行われますが、ここでは説明しません。 次に、この 3 番目のワークフローについて説明しましょう。同じ例に従って、.json ファイルをドラッグするとエラーが表示されました。これはおそらく、関連するモデル ファイルが欠落していることを意味します。 エラーレポートを閉じると、プロセスボックスが赤色になっていることがわかります。これは、画像の解像度を向上させるために必要なモデルが不足していることが原因です。 同様の問題をきっぱり解決するためのアイデアは、現在のワークフローで不足しているモデルとプラグインを検出、ダウンロード、補足できる ComfyUI プラグイン - ComfyUI Manager をインストールすることです。プラグインの URL は次のとおりです: https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager公式はさまざまなインストール方法を提供していますので、興味のある方は自分で勉強してください。ここでは最初のインストール方法を選択します。インストールする前に ComfyUI インターフェイスを閉じてください。 公式には記載されていませんが、最初の方法でインストールする場合は、まず git をダウンロードしてインストールする必要があります。ここでは 64 ビット スタンドアロン インストーラーをダウンロードしてインストールします。 インストールが完了したら、ターミナルを開き、次の 3 つのコマンドを順番に実行します。 cdCUsersithomeDocumentscomfyui_sd3ComfyUI_windows_portableComfyUIcdcustom_nodesgitclonehttps://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git最初のコマンドのフォルダー アドレスは、ComfyUI がインストールされている場所に応じて変更する必要があります。 ここでのネットワーク要件は比較的高いため、ネットワークが良好でない場合は、数回試してみると、ダウンロード完了コマンドが表示されます。 ComfyUI を開くと、右下隅にさらに 2 つのボタンが表示されます。 「マネージャー」をクリックすると、豊富な設定項目が表示されます。ここでは主に赤枠内の 2 つの項目を使用します。 まず、[不足しているカスタム ノードのインストール] をクリックして、不足しているプラグインが検出されたことを確認します。 インストール後、ワークフロー内の赤い四角が通常に戻っていることがわかります。 ただし、この時点でモデルを再度実行すると、最初の公式モデルと同じステップまでしか実行できず、その後の解像度の向上は実行されなくなることがわかります。これは、4x-UltraSharp.pth モデルをまだインストールしていないためです。 マネージャーで [インストール モデル] を開き、4x-UltraSharp を検索すると、関連するモデルが表示され、背面にある [インストール] をクリックします。 Vincent ダイアグラム モデルを実行した後、完全なプロセスに 51.09 秒かかることがわかります。 RTX 4070 Ti SUPER Xingyao OC のパフォーマンスは非常に優れています。 解像度を上げた後の写真が見られます写真のサイズも約4倍に大きくなりました。 ここで、皆さんは ComfyUI に基づく Stable Diffusion 3 の構築プロセスを理解できたはずです。ネットワーク環境の違い、ハードウェアの理由などにより、構築プロセス中にさまざまな問題が発生する可能性があることに注意してください。事故を心配する必要はありません。コメント欄で共有し、一緒に議論して解決することができます。
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