英伟达的显卡有CUDA加持Stable diffusion出图很快，但我无奈家徒四壁，只有AMD老显卡苦苦支撑着本不富裕的家庭，但是生活还是继续不是。来吧！兄弟，看看老显卡能不能加速出图就完事了。
说明，我在MacOs上操作成功，同时我也加了windows上操作步骤
目录
第一步，安装OpenVINO™开发工具。
第二步，启用inter、AMD显卡加持
实际结果比较
第一步，安装OpenVINO™开发工具。
1、创建一个虚拟Python环境以避免依赖项冲突。要创建一个虚拟环境,请使用以下命令:
Linux和macOS
python3 -m venv openvino_envWindows
python -m venv openvino_env
2.激活虚拟环境
激活新创建的Python虚拟环境,发出此命令:
Linux和macOS
source openvino_env/bin/activateWindows
openvino_env\Scripts\activate
重要提示
以上命令在打开新的命令终端窗口时必须重新运行。
3.设置和更新PIP到最高版本
确保在您的环境中安装了*pip*,并通过发出以下命令将其升级到最新版本:
4.安装软件包
Python要将OpenVINO Development Tools安装到现有环境中,并选择您选择的深度学习框架,请运行以下命令:
pip install openvino-dev[onnx,pytorch]==2022.3.0 5.测试安装
为了验证软件包是否正确安装,请运行以下命令(这可能需要几秒钟):
mo -h如果安装成功,您将看到模型优化器的帮助消息。
第二步，启用inter、AMD显卡加持
1，下载补丁工具到stable-diffusion目录
https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino.git2，确保程序能够升级成功，运行如下命令（也可以忽略本步骤）
python -m pip install --upgrade pip
pip install openvino-dev[onnx,pytorch]==2022.3.03，使用国内镜像，进行编译和加载依赖包
cd stable_diffusion.openvino
python3 -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple4，把GPU加速程序加载到stable-diffusion运行程序里
TORCH_COMMAND='pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.1.1' python launch.py --precision full --no-half5，运行stable-diffusion程序
./webui.sh
实际结果比较
a，没有GPU加载时一张图生成需要6分钟左右。
b, 有GPU加速时，一张图生成只有2分钟左右。
最后看下成品吧，加面部修复的。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-542565.html
咒语：
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到了这里，关于Stable-diffusion支持Intel和AMD显卡加速出图的操作方法的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
