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顺便提一下，如果是关于 本地部署Stable Diffusion时如何解决显存不足的问题？ 的话，我的经验是：本地部署Stable Diffusion碰到显存不足，主要有几个实用办法： 1. **降低分辨率**：生成图片时把分辨率调低，比如从512x512降到256x256，显存需求会显著减小。 2. **使用轻量版模型**：用精简版或者量化后的模型，这类模型体积小，显存占用低。 3. **开启混合精度运算（fp16）**：用半精度浮点数来计算，显存用得更少，速度也快。 4. **使用梯度检查点（gradient checkpointing）**：可以减少训练或推理时的显存需求，代价是速度稍慢。 5. **分批处理或分布式跑**：把生成过程分解成几步跑或者利用多张显卡协作。 6. **释放不用的显存**：确保后台没占用显存的程序，关闭占用显存的软件。 综上，先试试降低分辨率和开启fp16，再结合轻量化模型和梯度检查点，显存不足的问题一般能缓解很多。
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