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导语: 在使用StableDiffusion时,你可能会遇到CUDA显存不足的问题,导致出现"CUDAoutofmemory"的错误。这主要是因为SDXL占用的显存比SD2.1和SD1.5更高,所以如果你之前的显存刚好够用,就很有可能会遇到这个问题。 为了解决这个问题,我们提供了以下两种解决方案: 开启低显存模式: 在启动器中,你可以选择开启低显存模式。这将减少StableDiffusion对显存的需求,...

在使用Stable Diffusion时,你可能会遇到CUDA显存不足的问题,导致出现”CUDA out of memory”的错误。这主要是因为SDXL占用的显存比SD 2.1和SD 1.5更高,所以如果你之前的显存刚好够用,就很有可能会遇到这个问题。

SDXL1.0报错:Error: torch.cuda.Out Of MemoryError: CUDA out of memory

为了解决这个问题,我们提供了以下两种解决方案:

  1. 开启低显存模式:
    在启动器中,你可以选择开启低显存模式。这将减少Stable Diffusion对显存的需求,从而降低显存占用量。虽然这样会牺牲一些模型性能,但可以在显存不足的情况下继续运行。
  2. 更换显存更大的显卡:
    如果你的显存仍然无法满足Stable Diffusion的需求,那么考虑更换显存更大的显卡。更大的显存能够容纳更多的模型参数和计算过程,从而避免显存不足的问题。

我们建议你根据自己的实际情况选择适合的解决方案。如果你的显存较小,但又无法更换显存更大的显卡,那么开启低显存模式是一个可行的选择。而如果你有条件更换显存更大的显卡,那么这将是一个更好的解决方案。

无论你选择哪种方案,都应该能够解决CUDA显存不足的问题,让你能够顺利使用Stable Diffusion进行工作和研究。

希望以上解决方案能够对你有所帮助,如果你还有其他问题或疑问,欢迎随时联系我们。Stable Diffusion攻略将一直为您提供支持和帮助。

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2024-01-14

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