標(biāo)題黨了一下，但是用novelAI生成的圖像確實(shí)在一定條件下會變異。變異是指：同樣的模型，同樣的參數(shù)，同樣的prompt，同樣的隨機(jī)種子，總之一切輸入都一樣，但是不同顯卡出來的圖卻不一樣。那么這是怎么回事呢？快來一起和小編看看吧！

1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置

1.1 參測顯卡

1070TI，1080TI，3090，V100，A5000，3080，A4000，3080TI，2080TI，A100 PCIE 40G，A40，3070，3060。

其中，1070TI為我自己的臺式機(jī)顯卡，其他的來自AutoDL。

之前大測評里的TITANXP和P40沒有參與本次測試，因?yàn)閾尣坏?太慢沒有測的必要。

1.2 參數(shù)設(shè)置

(((masterpiece))), (((best quality))), ((ultra-detailed)), (illustration), (detailed light), ((an extremely delicate and beautiful)), (beautiful detailed eyes), (sunlight), (angel), solo, young girls, dynamic angle, floating, bare_shoulders, looking_at_viewer ,wings, arms_up, halo, Floating white silk, (Holy Light), just like silver stars imploding we absorb the light of day, (((elegant)))

Negative prompt: owres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, missing fingers, bad hands, missing arms, large breasts

Steps: 28, Sampler: Euler a, CFG scale: 7, Seed: 3528433752, ?Model hash: 925997e9（4G那個）, Clip skip: 2, ENSD: 31337

以及其他一些在這個視頻里提及的要修改的參數(shù)。

1.3 分辨率設(shè)置

從 512*512 開始，每次在寬高上各加128，直到上限 2048*2048。

1.4 啟動參數(shù)

除了1080TI我沒編譯對應(yīng)的Xfromers之外，其他都帶 ?--xformers?啟動。當(dāng)分辨率增長到出黑圖時，增加參數(shù)??--precision full --no-half --no-half-vae。

2 結(jié)果與結(jié)論

結(jié)果與大圖鏈接：

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1TLwzyQ3Xa6voygG0BsGHrQ?pwd=22t5?

提取碼：22t5

行：分辨率由小到大

列：顯卡性能由弱到強(qiáng)

黑：無論如何都挽救不了的黑圖

白：爆顯存（cuda out of memory）

2.1 圖像變異

可以看到，顯卡性能越弱，越會在更低分辨率時發(fā)生圖像變異。在 7682 及以下分辨率時，性能“低至”1070TI都不會發(fā)生圖像變異。

從 8962 開始，1070TI和3060就開始發(fā)生變異。隨著分辨率的增加，變異的顯卡越來越多。從15362 開始，已經(jīng)無法確認(rèn)前任卡皇A100是否也發(fā)生變異了。

在之前的大測評中，提到XF可能會讓某些顯卡出圖變異（A4000和2080TI）。這是錯誤的，實(shí)際上只是顯卡性能太差了，不是XF的問題。

2.2 黑圖與爆顯存

使用XF后大部分顯卡都在 14082 開始黑圖。換用全精推理（同時使用XF）可以繼續(xù)出圖。如果只使用全精推理而不同時使用XF，幾乎所有卡都會爆顯存，即使不爆顯存的生成速度也會很慢。

2.3 大圖的內(nèi)容

從 11522 開始，圖就帶點(diǎn)邪神了。15362 開始，已經(jīng)逐漸不成人形，畫面充斥著重復(fù)而意義不明的紋理。

2.4 實(shí)驗(yàn)的局限性

• 不清楚什么原因?qū)е碌?，可能顯卡性能只是表面因素。

• 黑圖可能和prompt的長度、內(nèi)容有關(guān)，這里只測試了一個prompt。

• 不清楚其他Stable Diffusion模型有沒有類似的情況。