实时留言APU | Stable-Diffusion 使用记录
Stable-Diffusion 是这几年里比较火的 AiGC 框架之一，目前可以支持以文生图、以图生图、视频生成。
对于没有独立显卡的电脑来说，这几乎无法本地部署使用，但是最近已经有了些新进展。
针对使用 Ryzen GPU 以及 APU处理器，AMD 和 Stable-Diffusion 官方合作推出了相关优化的模型和前端软件（amuse）。
新闻：https://stability.ai/news/stable-diffusion-now-optimized-for-amd-radeon-gpus
目前已经支持 SDXL / SD3 / SD3.5 包括 Large 和 Large Turbo 版本。
我的硬件：无界15xPro Ai9H365(880m核显) 32G x 2 双通道 DDR5 5600MHZ 内存， 截止目前，下面是我尝试和踩过的一些坑（可能还会更新）。
1. amuse-ai
软件官网：https://www.amuse-ai.com/
这是 AMD 官方指定的尝鲜平台，可以让新手很快上手 SD，不需要繁杂的命令构建过程。
优势：基于官方的优化算法，我测试他们软件提供的 DreamShaper XL 模型(基于SDXL Lightning) 以 512x512 的图片下，最快可达到 2 ~ 3it/s 的速度，而 1024x1024 图片可 0.5 ~ 0.8it/s 水平，这相比纯 CPU 算提升非常大。
缺点：(一) 只支持 Windows , (二) 不支持很多 Lora 微调模型，(三) 这个软件截止目前是闭源的，并且会有屏蔽限制（不允许出现成人内容等）。
博主去搜了一下找到了暂时的解决方案，如果是 3.0 的版本，需要去 C:\Users\你的用户名\AppData\Local\Amuse 下的 appsettings.json 修改 IsModelEvaluationModeEnabled 设置为 false，这样再重新打开软件可去除屏蔽。不过这只是缓兵之计，以后还是要看 Amuse 的态度。
2. stable-diffusion.cpp
项目地址：https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp
这是一个支持 Vulkan 推理的 sd 项目，对于一般人来说可能需要点动手能力的方案，因为没有图形界面只有命令行工具。
优势：(一) 几乎支持所有显卡包括核显，可以 CUDA、ROCm、Metal、Vulkan 和 SYCL 作为后端来加速推理。(二) 开源并且支持 win / linux / mac 构建，(三) 没有屏蔽限制随意输出内容，可以使用第三方 Lora 微调模型。
这里推荐一个网站：https://civitai.com/models 可以从这找到各种 Lora
缺点：(一) 暂时不支持视频生成 (二) 目前 Vulkan 推理相比 Amuse 来说加速效果一般，经过测试，Illustrious-XL_V2(基于 SDXL ) 512x512 的图走 8 个采样步数需要 20多秒，差不多在 0.2 ~ 0.5it/s 水平。而 amuse 几乎只需要几秒种。 1024x1024 更是只有 0.1 ~ 0.2it/s，出一张图要几分钟，如果你比较耐心的话还是可以凑合用一下
