今年以來，PC業界最大的風口毫無疑問就是“AI”了，從年初的Stable Diffusion AI繪畫到后來的ChatGPT，仿佛一夜之間PC里沉寂已久的龐大算力找到了出頭之日，各路熱點關注紛紛涌向AI計算，各廠商一夜之間紛紛推出自己的模型，顯卡價格暴漲，隨后迎來制裁......看似熱鬧非凡，但是距離普通用戶還是太遠太虛幻，網上各種亂七八糟的APP，都號稱能讓普通用戶也能體驗AI功能——話里話外還是充錢！充錢！充錢！
那么，有沒有能在自己家里電腦上就能簡單部署的AI應用呢？還真有！其實ChatGPT和Stable Diffusion都有開源版本，可以非常簡單的在本地部署，不過ChatGPT對于機器的算力配置以及存儲要求都比較高，門檻不低，而且模型小了體驗很一般，而Stable Diffusion就靈活多了，雖然要想跑爽還是需要強一點的CPU、顯卡和大內存、大顯存的，但是最低只需要集成顯卡就可以跑！
今天在這里我就給大家介紹一下最簡單、最省事的AMD顯卡AI跑圖教程！
目前AI繪畫基本上都是基于Github上的Stable Diffusion模型進行的（還有個付費的Midjourney），可以進行“文生圖”、“圖生圖”等等神奇的功能，完全開源且免費，各種網上教的“AI繪畫班”以及收費的“AI繪畫工具”，不能說全都是騙人吧，至少絕大多數都是智商稅，最復雜的部署和模型訓練部分已經有無數大神做好了工作，只要機器配置滿足要求，按著教程走就可以玩起來了！
那么大概需要什么樣的配置呢？在發布之初，Stable Diffusion的配置要求還比較高，至少需要16GB以上的內存、主流級的CPU、10GB以上顯存的N卡，這個要求不說擋住了99%，至少也擋住了90%的用戶，畢竟以老黃的摳門程度來看，當時只有3060和3080、3090這幾張卡能運行，而且3060還是空有顯存，算力殘廢，在那會跑圖很是費勁。但是經過一年時間不斷迭代升級，目前Stable Diffusion已經支持從N卡、A卡甚至I卡，獨立顯卡到集成顯卡，Windows、Linux甚至MacOS各種操作系統，硬件要求也低了很多，大概配置如下：
CPU：主流平臺，原則上性能越強越好（非必須，如果不用顯卡CPU硬跑也可以，但是真的很慢一張1-10分鐘不等）
內存：越大越好
顯卡：顯存越大越好，獨立顯卡需要4GB以上顯存，集成顯卡需要16GB以上內存（集成顯卡最好是Radeon 680M/780M，性能強些）
硬盤：最好是SSD
操作系統：Windows 11/10 21H2及之后版本，顯卡驅動越新越好
說白了，如今的Stable Diffusion對硬件的要求已經很低了，只要不是N年前的上古電腦，5年內的中高端電腦，甚至這兩年的一些筆記本電腦，獨顯只要有4G顯存（狂牛！），集顯只要是6800H/7840HS集成的Radeon 680M/780M以上，都可以跑（老APU的Vega也行，但是慢），與高端顯卡的區別主要還是速度方面，本身只是輸出圖片的話對GPU性能要求不是特別高，但是對顯存要求比較高。
目前SD對顯存的要求大致區分4檔：4G、4-8G、8-12G以及12G以上，越大的顯存跑圖時間越短，畢竟模型體積不小，如果能一次加載進顯存中，就能大大減小加載模型的時間，否則只能多次加載，出圖很慢——當然，顯卡性能太差也不行，比如Intel的核顯，雖然Iris Xe核顯最高可以劃分8GB內存用作顯存，但是性能實在是太弱雞，跑圖速度就不行，還不如用CPU硬跑，而AMD的集成顯卡Radeon 680M/780M就輕松很多。
那么什么顯卡合適呢？從跑圖的角度出發，因為本身瓶頸主要還是在顯存上，顯卡核心的優先級不是那么重要（當然還是越快越好），主要還是優先選顯存大的！
當然，最快的顯卡無疑是RTX4090 24GB了，不論是核心性能還是顯存容量，都是民用市場絕對最強的存在，以至于太強被禁了......（PS：雖然聽說老黃要出 二次閹割的RTX4090D來繞過監管，但是今天又聽說還要封禁......總之不要抱太大希望）
那么如今能買到的卡皇是誰呢？是Radeon RX7900XTX 24GB！從跑圖和AI應用的角度來說，同樣擁有24GB海量顯存的RX7900XTX也是相當優秀的，尤其是雙11時候RX7900XTX一度降到6000出頭的價格，以顯存/價格來計算的話相當超值！（當然由于最近的禁令風云，新任卡皇RX7900XTX也有被搶購+漲價的趨勢，且買且珍惜）
【藍寶石（Sapphire）RX 7900 XTX 24G】藍寶石(Sapphire) AMD RADEON RX 7900 XTX系列 臺式機電競游戲獨立顯卡 RX 7900 XTX 24G 超白金【行情 報價 價格 評測】-京東
【訊景RX-79XMERCB9】訊景（XFX）AMD RADEON RX 7900 XTX 24GB 海外版Pro 電競游戲獨立顯卡【行情 報價 價格 評測】-京東
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除此之外，再低一檔就是A卡的二哥Radeon RX7900XT了，20GB顯存同樣具有優秀的AI性能，雙11時候價格一度降到5000出頭，對比同價位的N卡只有12G顯存的4070TI，那真是不論核心性能還是顯存上都大大落后了。
再往下的選擇就多了，16GB顯存有3000多的RX7800XT，12GB顯存有2000出頭的RX6750GRE，都是同價位性價比最高的存在——不是N卡不給力，實在是老黃的顯存給得太摳門了，如今打游戲都不太夠，哪里還給你跑AI的空間？連RTX4080都漲回9000了！雖然RTX4080跑圖速度確實也很快，但是這個價格已經完全失去性價比了！
這里我測試使用的是藍寶石Sapphire Radeon RX7900XTX 24GB超白金，目前最好的RX7900XTX非公版之一，最近藍寶石又重開了京東自營，這下買起來放心多了。
對于Stable Diffusion的本地部署，這里有三套方案，效率依次提高，先說說最簡單的：
整合包一鍵啟動！（最省事，效率也相對較低）
這里要首先感謝B站大佬秋葉aaaki的個人空間-秋葉aaaki個人主頁-嗶哩嗶哩視頻，感謝大佬為大家帶來了“繪世”一鍵整合包，直接下載適合A卡的整合包就可以輕松開始AI繪畫了！
具體步驟如下：
①下載整合包，地址在【AI繪畫】Stable Diffusion A卡專用整合包（DirectML） - 嗶哩嗶哩；
②解壓到英文目錄位置，保險起見最好是放在某個盤根目錄下；
③找到這個萌萌噠的圖標：A啟動器.exe，雙擊運行！
④啟動器在聯網狀態下會自動更新，第一次啟動還會提示啟用Windows系統的長文件名支持，按照提示選擇確定即可。另外還會需要安裝微軟.net 6.0運行庫，如果是聯網狀態啟動器會跳轉相關網頁自動下載，如果是離線狀態的話可以在這里下載，拷到需要跑圖的機器上安裝即可。
⑤一切順利的話就可以見到繪世啟動器的主界面了！
⑥先不要著急點擊右下角的“一鍵啟動”，因為默認設置不一定能跑起來，先來到第二頁“高級選項”中，針對自己機器的配置稍微調整下：
其中，生成引擎可以選CPU和GPU兩種，CPU就是硬跑啦，真的很慢，一張512×512的圖大約需要3-5分鐘不等，當然如果CPU足夠強的話也不算慢，比如用7950X跑一張只需要1分鐘，然而這個水平連Radeon 780M集成顯卡都不如......所以還是用顯卡吧！
顯存優化選項根據顯卡的顯存情況設置，Radeon 680M/780M集成顯卡建議設置成“低顯存”，4-8G顯存建議選擇“中等顯存”，8-12G建議選擇“僅SDXL中等顯存”，12G以上就選“無優化”即可，壓線的顯存容量比如8G、12G建議向下選一檔，例如8G顯存就選“中顯存”，不然爆顯存的話會報錯。
Cross-Attention優化方案建議保持默認或者選擇“自動”。
其余選項可以不動，設置完成后就可以點擊“一鍵啟動”了！
⑦正常啟動后就會自動打開Stable Diffusion的Automatic111 UI界面，看起來是不是有點復雜？其實只簡單生成圖片玩玩的話很簡單，上面那個大輸入框是正面提示詞，盡量用英文，也就是想生成圖片的關鍵詞，大致上分為質量控制和內容要求兩類，比如“best quality”之類的就是控制質量的，而“girl,long leg”之類的就是負責內容的，這里就可以盡量發揮自己的想象力填寫了，如果默認的模型里有相關內容，UI會提示的；
第二個大框里就是反向關鍵詞，就是不想在圖里出現的內容了，這里有個萬能的負向關鍵詞：
lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry
（來自秋葉aaaki 大神的教程）
粘進反向提示詞的框里，基本能滿足90%的需要了。
填好關鍵詞之后（其實不填也能出圖，但是啥質量就不好說了），接下來點擊旁邊碩大的橙色“生成”按鈕，稍等幾秒~幾十秒就會生成一張圖啦！
關于關鍵詞的選擇，有很多教程，甚至還可以讓ChatGPT幫你出，個人推薦魔咒百科詞典，使用起來比較方便，直接選擇合適的關鍵詞復制即可。
默認是512×512大小精度，做個頭像什么的足夠用了，如果要大圖需要改一下下面的大小參數，但是生成時間也是成倍增長的。
⑧想要生成其他風格的圖片怎么辦？默認的繪世啟動器只帶了基本的Stable Diffusion其中1套模型，只能滿足基本的文生圖需求，更多的需求就要增加不同的模型了：
繪世啟動器里帶了很多模型的鏈接，而且是國內鏡像速度很快，關于額外的模型和其他參數怎么使用，這就說來話長了，有需要的可以自行搜教材和相關材料摸索。不過總體來說，如果只是嘗試一下神奇的AI畫圖的話，前面①~⑦的步驟就足夠了！
需要說明的是，大佬制作的一鍵整合包主要是為了我等小白用戶使用，兼容性上非常好，但是基于PyTorch的模型效率很一般，再加上Windows的各種拖后腿，完全無法發揮出顯卡的真實性能，因此這里再提供剩余2套方案的大致素材供參考：
默認繪世啟動器帶的模型效率一般，因此微軟與AMD合作推出了Olive工具，可以把市面上大量基于PyTorch訓練的模型轉換為ONNX，基于DirectML來運行，效率提升不少，基本上可以使A卡達到同價位N卡的AI畫圖效率，但是這種方法就不能用繪世啟動器來一鍵部署了，需要單獨安裝Git、Python和Anaconda或者Miniconda，這些都是比較好找的開發工具，能夠自己部署這些工具的人大概也不需要我這篇教程，因此我只提供個思路，具體可以看這篇文章。
經過Olive優化之后，RX7900XTX可以跑出大約18-20it/s的速度，生成一張標準512×512圖從原來的10秒左右提升到2-3秒左右，提升了3-5倍，還是相當可觀的！（原文里還是早一點版本的模型，如今繪世啟動器里帶的模型用RX7900XTX跑一張圖大約在3-5it/s左右）
需要說明的是，之前在網上搜到的AMD顯卡跑圖效率，基本都是舊驅動跑的，效率很一般，而且沒有區分度，最高端的獨立顯卡RX7900XTX和集成顯卡RX780M速度差別不大，都在1.X it/s徘徊，這明顯不符合常理，一方面是當時Stable Diffusion的DirectML支持還不夠完善，另一方面是老驅動對AI畫圖優化不夠，畢竟這個東西才出來剛滿一年。不過在今年11月初，AMD放出了新版的23.11.1驅動，驅動里重點說明了對AI畫圖功能的優化，主要就是使用DirectML在Stable Diffusion以及Lightroom、DaVinci等生產力軟件上的性能，涵蓋RDNA2以來的所有6000、7000系列獨立顯卡以及600、700M集成顯卡。因此前面也說了，驅動要越新越好，畢竟最近1年來AI技術迭代速度，已經有點目不暇接了。
即便是不使用olive優化，新驅動在Windows+DirectML環境下，依然使用繪世啟動器，就可以獲得大約2-3倍的提升，使用RX7900XTX 24GB顯卡時，一張512×512的出圖時間從原來的大約30-50秒提升到10-15秒左右，效果非常明顯！當然，還是比不過使用Olive進行優化后的性能，此時性能直追同價位N卡！
但是如果我說，這還不是A卡跑AI的完整性能呢？要想徹底釋放性能，后面還有一招！
而想要徹底釋放顯卡的性能，就得拋棄效率低下的Windows，改用效率極高的Linux了。在Linux下，裝好Python+Anaconda或者Miniconda，部署Stable Diffusion，拋棄效率低下的DirectML改用ROCm跑CUDA，可以完全釋放顯卡的性能！這塊的部署就太復雜了，小弟也沒能力嘗試，這里提供大神的教程供參考。
根據文章中的說法，一張RX7900XT 20GB生成512×512的圖大約需要1.4秒，相較于上面的Olive方案又大約快了1-2倍左右，如果把默認的繪世啟動器DirectML效率看成1x的話，Olive方案效率大約是3~5x，ROCm效率大約是8~10x，還是相當可觀的！不過從普通用戶來說，一張圖10秒還是一張圖2秒，區別都不是太大！大概對集成顯卡和低端顯卡用戶意義比較大吧，重點還是創意和模型的使用，畢竟電腦只是工具，最重要的還是如何使用它！
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