進化的Automatic1111：Vlad Diffusion - Stable Diffusion

2023/6/23 - 最近筆者的Vlad常常算圖卡住，所以轉回去用A1111，但為了算大圖又換回Vlad。移除幾個不常用的extensions並更新到6/23最新版本後，似乎有變穩定。

前提

正題

優點

1. 介面優化
2. 效能優化 -針對 Torch 2.0 優化 -使用 SDP（Scaled Dot Product）優化運算，無須 xFormers 也可顯著提升效能、降低 VRAM 使用量（*想繼續使用 xFormers 也是可以的，安裝後可調設定）
3. 內建 LoRA、LyCORIS、 Custom Diffusion, Dreambooth 訓練功能
4. 內建以下插件： System Info （系統資訊） ControlNet Image Browser （圖片瀏覽器） LORA LyCORIS Model Converter CLiP Interrogator Dynamic Thresholding Steps Animation Seed Travel Multi-Diffusion Upscaler

詳情請參閱作者提供的Vlad Github頁面： https://github.com/vladmandic/automatic

　　基本上多數使用者會用到的插件都已預先安裝好了。

缺點

1. 有A1111沒有的一些小缺點，例如： -顯示剩餘運算時間的小框有可能會看不到； -更改設定後即使有按套用設定、重新啟動UI（Apply Settings、Restart UI），時不時仍會發生錯誤，必須關掉命令提示視窗重新執行； -發生錯誤時不一定會有提示，但Vlad會「發呆」； -運算生圖期間如果發生錯誤，有可能產生持續性bug，需要關掉命令提示視窗重新執行，介面也可能需要重新整理刷新。
2. 介面比A1111要略加複雜。
3. 人氣值可能會被 ComfyUI 超車。 ＊註：有 Unreal、Unity3D 等遊戲引擎或 Blender、Maya 等3D繪圖軟體經驗的人，ComfyUI 將會是首選介面，但 A1111 和 Vlad 更適合沒有上述經驗或剛入門 SD 的使用者。

安裝

主要有三個步驟：安裝 Python、安裝 Github、安裝 Vlad

Python 請安裝 3.10.6 版本。直接下載 *如果上列連結失效或需要更改安裝的版本，請點這裡前往尋找 **安裝 Python 時請務必打勾下圖紅框中的選項！

Github 安裝最新版本即可。2.40.0直接下載 *請點這裡尋找和安裝不同版本

Vlad 的安裝步驟比 A1111 略為繁瑣：

1. 先到想安裝 Vlad 的目錄下，例如 G:\StableDiffusion\ 2. 在該目錄下的路徑欄位輸入 cmd 後按下 Enter

3. 開啟的命令提示字元視窗會直接到該目錄下，這時請輸入：

git clone https://github.com/vladmandic/automatic

然後按下 Enter，就會將 Vlad 複製到該目錄下。

4. 複製完成後關掉命令提示字元視窗，準備開始下載和更新很多內容。上面的教學影片是指示到複製好的「automatic」資料夾內雙點 launch.py 執行更新，但我認為雙點同資料夾下的 webui.bat 就可以了，因為 webui.bat 就包含執行 launch.py 的步驟，且也是以後執行 Vlad 時雙點的批次檔。 - 初次下載更新會很花時間。因為沒有進度條所以有時候會在某些項目卡很久，請耐心等候。 - 跑更新時有可能會遇到錯誤（紅字 Error），但不是所有的 Error 都會造成問題。只要最後有出現網址和能順利開啟介面，通常就代表安裝成功了。 *我自己是跑了 launch.py 至少三次（期間有遇到紅字 Error），之後再執行 webui.bat 就有順利執行。

- 更新期間可能會遇到下列提問：

　　最簡單乾脆的方法就是輸入「y」後按下 Enter，不然就要用文字編輯程式打開 webui.bat，於第一行的下方輸入既存 checkpoint 的所在路徑，例如：

set COMMANDLINE_ARGS= --ckpt G:\StableDiff\webui\models\Stable-diffusion

＊我自己因為很早就把 A1111 中的 1.5SD 的 .ckpt 檔案給砍了，所以還是得重新下載。不下載不給跑 Vlad，這點和 A1111 不太一樣。

　　如果真的無法安裝成功且英文不錯的話，可前往教學影片作者開設的Discord群中在 #help 中提問，或到 #faq 搜尋有沒有解答。

DISCORD群加入請點這裡

　　該群也會討論其他UI（例如ComfyUI）或插件（extensions），也可以交流自己的作品喔。

實際使用

初次設定

　　初次使用需要設定/轉移想使用的模組、插件等，已經有使用 A1111 或其他介面的話應該已經有相關檔案了。雖然最簡單暴力的方式就是全部都複製到 Vlad\automatic 目錄下的對應資料夾，但這些檔案有些非常龐大，而且 Vlad 有提供系統路徑（System Paths）的修改功能，何不充分利用？

＊註：首次使用 SD 就使用 Vlad 介面的人，請依照原本設定的路徑擺放對應的模組/插件即可，可跳過以下 System Paths、ControlNet 更改路徑的部分。

　　我因為把 Vlad 和 A1111 都安裝在同一個主資料夾內，所以我的路徑修改如下：

　　「../」是「往上一個母目錄」(parent directory)的意思。「../../」就是往上兩個母目錄的意思。因為我的Vlad 「automatic」路徑如下：

G:\StableDiff\_Vlad1111\automatic

而我的 A1111 目錄路徑如下：

G:\StableDiff\webui

所以我使用「../../」回到「G:\StableDiff\」，系統就能找到 A1111 的「webui」和其下的子資料夾了。

　　當然也可以直接貼上完整的絕對路徑，只是如果資料夾搬到其他位子時必須一併更新。

　　ControlNet 也得修改路徑，但因為 ControlNet 是在 automatic 的子資料夾的子資料夾中，所以需要「../../../../」（../連四次）：

　　紫框兩個打勾的部分是聽說這樣算出來的結果會比較理想就打勾的，但我沒有實際驗證過。

　　最後我還調整了下面兩個部分：

　　這裡是添加快捷選項的功能。因為VAE是常常需要用到的功能，所以我添加了。添加後主介面會增加下面這個欄位：

　　初次設定調整好後，請記得按過「Settings」頁面的這兩個按鈕：

　　保險起見，建議關掉Vlad的命令提示視窗重開。

常用選項

最後來介紹幾個常用功能/選項：

From Text、From Image = A1111的 Text2Image、Image2Image

Clip Skip

　　該選項在 A1111 也有，不過深埋在設定選項內。簡要言之，目前公認的用法是：寫實畫風設定成1，ACG設定成2。可以實際玩玩數值（1~4）比較差異。

Tile Diffusion、Tile VAE

　　這兩者都是提升效能（算大圖）相關的插件，內建於Vlad中。理論上兩者的效能比 SD Upscale 和 Ultimate SD Upscale 要更好。

　　Tiled Diffusion 在 From Image 介面中的選項多了很多。

　　「Tiled」的意思就是「一塊一塊」的意思，換句話說就是把圖片切成好幾塊運算，以達到減少VRAM使用量的方法。紅框的部分我沒使用過，以下僅簡要說明紫框的部分：

Tile Diffusion：

1. Enabled - 勾選以使用
2. Method - 據說 MultiDiffusion 效果很好（也是預設選項）
3. Move ControlNet Images to CPU (if appllicable) - 有使用 ControlNet 時把 ControlNet 的圖片移至 CPU 端，也就是空出更多的 VRAM
4. Keep input image size - 保留輸入圖片的解析度（From Image）
5. Upscaler - 放大圖片時選擇的放大演算法
6. Scale Factor - 放大倍率

Tiled VAE：

1. Enabled - 勾選以使用
2. Encoder Tile Size - 切割的Tile區塊大小 ＊如果發生 CUDA 記憶體不足錯誤時，請將區塊大小調小 ＊當運算圖片的最長邊=此值，實際上不會觸發 Tiled VAE 功能。
3. Fast Encoder/Fast Decoder - 快速編碼器、快速解碼器，可加快算圖速度
4. Encoder Color Fix - Fast Encoder 有可能造成預期外的色差，可勾選此項修正，但會增加記憶體用量和運算時間。

最後使用 Vlad 運算的小說封面圖結尾（有額外在 Clip Studio Paint 後製）：

小說請點這裡