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Xformers库（可选）

Xformers库提供了一种加速图像生成的可选方法。此增强功能仅适用于NVIDIA GPU，优化图像生成并减少VRAM使用。低于0.0.20的旧版本将产生非确定性结果。

重要通知-无需手动安装

截至2023年1月23日，Windows和Linux用户都不需要手动构建Xformers库。此更改是在WebUI从用户构建的车轮过渡到官方车轮时实现的。您可以在此PR中查看软件包升级和此更新的其他详细信息。

用法

如果您将Pascal、Turing、Ampere、Lovelace或Hopper卡与Python 3.10一起使用，只需使用--xformers标志启动存储库。兼容的车轮将自动安装。

Windows上构建xformers

  1. 安装VS Build Tools 2022，您只需要Desktop development with C++

设置_COFbK0AJAZ

  1. 安装CUDA 11.3（后续版本未测试），选择自定义，您只需要以下内容（VS集成可能没有必要）：

设置_QwCdsQ28FM

  1. 克隆xFormers repo，创建一个venv并激活它
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git submodule update --init --recursive
python -m venv venv
./venv/scripts/activate
  1. 为了避免获取CPU版本的问题，请单独安装pyTorch：
pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
  1. 然后安装其余的依赖项：
pip install -r requirements.txt
pip install wheel

  1. 由于CUDA 11.3相当旧，您需要强制将其建立在MS Build Tools 2022上。如果在powershell上执行$env:NVCC_FLAGS = "-allow-unsupported-compiler"，如果打开，则set NVCC_FLAGS=-allow-unsupported-compiler``cmd

  2. 您最终可以构建xFormers，请注意，构建需要很长时间（可能为10-20分钟），它最初可能会抱怨一些错误，但它仍然应该正确编译。

可选提示：要进一步加快多核CPU Windows系统的速度，请安装ninja https://github.com/ninja-build/ninja。安装步骤：

  1. 从https://github.com/ninja-build/ninja/releases下载ninja-win.zip并解压缩
  2. 将ninja.exe放在C:\Windows下，或将提取的ninja.exe的完整路径添加到系统PATH中
  3. 在cmd中运行ninja-h，并验证您是否看到打印的帮助消息
  4. 运行以下命令以开始构建。它应该自动使用Ninja，不需要额外的配置。您应该会看到更高的CPU使用率（40%+）。

python setup.py build python setup.py bdist_wheel

这使配备AMD 5800X CPU的Windows PC的构建时间从1.5小时缩短到10分钟。Linux和MacOS也支持Ninja，但我没有这些操作系统可以测试，因此无法提供分步教程。

  1. 运行以下内容：
python setup.py build
python setup.py bdist_wheel

  1. 在xformers目录中，导航到dist文件夹，并将.whl文件复制到基础目录stable-diffusion-webui

  2. 在stable-diffusion-webui目录中，安装.whl，如果名称不同，请在以下命令中更改文件名称：

./venv/scripts/activate
pip install xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
  1. 确保通过启动stable-diffusion-webui来激活xformers``--force-enable-xformers

在Linux上构建xformers（来自匿名用户）

  1. 转到webui目录
  2. source ./venv/bin/activate
  3. cd repositories
  4. git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
  5. cd xformers
  6. git submodule update --init --recursive
  7. pip install -r requirements.txt
  8. pip install -e .
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