ComfyUI_stable_fast: 加速AI图像生成的实验性工具

RayRay
ComfyUITensorRTstable-fastAI绘图性能优化Github开源项目

ComfyUI_stable_fast简介

ComfyUI_stable_fast是一个为ComfyUI开发的实验性项目,旨在通过整合stable-fast和TensorRT技术来大幅提升AI图像生成的速度和效率。该项目由GitHub用户gameltb开发和维护,为AI艺术创作者和开发者提供了一种优化ComfyUI性能的新方法。

主要特性

  1. 稳定快速:利用stable-fast技术提高图像生成的稳定性和速度。
  2. TensorRT支持:集成NVIDIA的TensorRT引擎,进一步优化GPU计算性能。
  3. 广泛兼容性:支持多种流行的AI模型,如SD1.5、SDXL和SSD-1B等。
  4. 灵活配置:提供多种优化选项,适应不同硬件和性能需求。

ComfyUI_stable_fast界面

安装和配置

要使用ComfyUI_stable_fast,您需要按照以下步骤进行安装和配置:

  1. 克隆仓库

    git clone https://github.com/gameltb/ComfyUI_stable_fast custom_nodes/ComfyUI_stable_fast
    
  2. 安装依赖

    • 对于stable-fast,请参考stable-fast安装指南
    • 对于TensorRT,需要安装以下包:
      pip install onnx zstandard onnxscript --upgrade
      pip install --pre --upgrade --extra-index-url https://pypi.nvidia.com tensorrt==10.2.0
      pip install onnx-graphsurgeon polygraphy --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com
      
  3. 配置ComfyUI

    • 使用stable-fast时,建议使用--disable-cuda-malloc参数运行ComfyUI。
    • 使用TensorRT时,请使用--disable-xformers --force-fp16 --fp16-vae参数运行ComfyUI。

使用指南

ComfyUI_stable_fast提供了两种主要的优化节点:

  1. Apply StableFast Unet

    • 支持Lora、ControlNet和LCM。
    • 适用于SD1.5和SSD-1B模型,SDXL也应该可以工作。
    • 建议直接连接到KSampler节点,以避免不必要的重新编译。
  2. Apply TensorRT Unet

    • 提供UNET和UNET_BLOCK两种补丁类型。
    • 可以通过调整keep_width、keep_height等参数优化性能。
    • 支持为不同模型构建专用引擎。

性能优化技巧

  • 对于重复使用相同模型的情况,考虑启用enable_cuda_graph选项。
  • 在使用TensorRT时,第一次启动可能需要较长时间来构建引擎,但后续使用会显著加快。
  • 合理设置keep_width、keep_height等参数,可以减少引擎重建的次数,提高效率。

性能测试

ComfyUI_stable_fast在不同配置下的性能表现令人印象深刻。以下是在GeForce RTX 3060 Mobile (6GB)上的测试结果:

配置Stable FastTensorRT (UNET)TensorRT (UNET_BLOCK)PyTorchxformers
基础10.10 it/s10.95 it/s10.66 it/s7.02 it/s7.90 it/s
FreeU9.42 it/s10.04 it/s6.75 it/s7.54 it/s
PatchModelAddDownscale10.81 it/s11.30 it/s7.46 it/s8.41 it/s

这些数据显示,ComfyUI_stable_fast在大多数情况下能够显著提升图像生成的速度,特别是在使用TensorRT时。

适用场景和限制

ComfyUI_stable_fast适用于以下场景:

  • 需要快速生成大量AI图像的项目。
  • 有较高性能GPU但希望进一步提升效率的用户。
  • 对AI图像生成速度有严格要求的专业工作流程。

然而,用户也应该注意到一些限制:

  • 某些高级功能(如FreeU)在使用TensorRT UNET模式时可能不可用。
  • 首次使用TensorRT时,需要较长时间来构建引擎。
  • 在低显存设备上,某些优化可能无法充分发挥作用。

未来展望

ComfyUI_stable_fast项目仍在积极开发中,未来可能会带来更多优化和功能:

  1. 改进VAE解码和ControlNet模型的支持。
  2. 增加对更多AI模型和ComfyUI节点的兼容性。
  3. 进一步优化TensorRT引擎的构建和加载过程。

结语

ComfyUI_stable_fast为AI图像生成领域带来了显著的性能提升,为创作者和开发者提供了更高效的工作流程。虽然仍处于实验阶段,但其潜力已经得到充分展现。随着项目的不断发展和完善,我们可以期待看到更多令人兴奋的优化和功能。对于那些追求极致效率的AI艺术爱好者和专业人士来说,ComfyUI_stable_fast无疑是一个值得关注和尝试的工具。

ComfyUI_stable_fast示例

通过合理利用ComfyUI_stable_fast提供的优化,创作者可以更快速地实现他们的艺术愿景,开发者也能够构建更高效的AI图像生成应用。随着AI技术的不断进步,像ComfyUI_stable_fast这样的工具将在推动AI创意领域的发展中发挥越来越重要的作用。

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