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。
要使用ComfyUI_stable_fast,您需要按照以下步骤进行安装和配置:
克隆仓库:
git clone https://github.com/gameltb/ComfyUI_stable_fast custom_nodes/ComfyUI_stable_fast
安装依赖:
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
配置ComfyUI:
--disable-cuda-malloc
参数运行ComfyUI。--disable-xformers --force-fp16 --fp16-vae
参数运行ComfyUI。ComfyUI_stable_fast提供了两种主要的优化节点:
Apply StableFast Unet:
Apply TensorRT Unet:
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 Fast | TensorRT (UNET) | TensorRT (UNET_BLOCK) | PyTorch | xformers |
---|---|---|---|---|---|
基础 | 10.10 it/s | 10.95 it/s | 10.66 it/s | 7.02 it/s | 7.90 it/s |
FreeU | 9.42 it/s | ✗ | 10.04 it/s | 6.75 it/s | 7.54 it/s |
PatchModelAddDownscale | 10.81 it/s | ✗ | 11.30 it/s | 7.46 it/s | 8.41 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。
ComfyUI_stable_fast适用于以下场景:
然而,用户也应该注意到一些限制:
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:
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。
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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