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3090单卡跑Qwen-Image-2.1,实测1024*1024 最快60秒可出图

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI硬件
rtx3090图片生成
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  • 番茄胡萝卜番
    番茄胡萝卜番
    番茄胡萝卜
    编写于 最后由 编辑
    #2

    黄图吗,我要学习一下

    PrioP 2 条回复 最后回复
    0
    • 番茄胡萝卜番 番茄胡萝卜

      黄图吗,我要学习一下

      PrioP
      PrioP
      Prio
      体面乡绅
      编写于 最后由 编辑
      #3

      @番茄胡萝卜 并不行,还是得社区找无审查版本,不过这个帖子只是在测试3090生图速度情况,希望看到50系显卡的结果

      1 条回复 最后回复
      0
      • kos orK
        kos orK
        kos or
        至尊皇帝
        编写于 最后由 kos or 编辑
        #4

        這增加了我學習AI的動力, 本來都快放棄了

        上次有個哥們要買1TB的記憶體內存 我之後才理解跟製作影片有關 需求大

        PrioP Queen LauraQ 2 条回复 最后回复
        0
        • kos orK kos or

          這增加了我學習AI的動力, 本來都快放棄了

          上次有個哥們要買1TB的記憶體內存 我之後才理解跟製作影片有關 需求大

          PrioP
          PrioP
          Prio
          体面乡绅
          编写于 最后由 编辑
          #5

          @kos-or 已经实测,支持nsfw,换文本编辑模型就可以,不需要换生图模型

          1 条回复 最后回复
          1
          • 番茄胡萝卜番 番茄胡萝卜

            黄图吗,我要学习一下

            PrioP
            PrioP
            Prio
            体面乡绅
            编写于 最后由 编辑
            #6

            @番茄胡萝卜 已经实测,支持nsfw,换文本编辑模型就可以,不需要换生图模型

            1 条回复 最后回复
            0
            • perterP
              perterP
              perter
              贵族大夫 硕果累累
              编写于 最后由 perter 编辑
              #7

              @prio
              5070 实测1.5M 1088X1440 4setp 加速lora 第一次加载生图23秒,以后8秒一张。
              image.jpeg

              PrioP 1 条回复 最后回复
              0
              • perterP perter

                @prio
                5070 实测1.5M 1088X1440 4setp 加速lora 第一次加载生图23秒,以后8秒一张。
                image.jpeg

                PrioP
                PrioP
                Prio
                体面乡绅
                编写于 最后由 编辑
                #8

                @perter 加速的工作流可以分享出来吗

                perterP 1 条回复 最后回复
                0
                • PrioP Prio

                  @perter 加速的工作流可以分享出来吗

                  perterP
                  perterP
                  perter
                  贵族大夫 硕果累累
                  编写于 最后由 编辑
                  #9

                  @Prio
                  https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo/tree/main/comfyui

                  PrioP 1 条回复 最后回复
                  0
                  • perterP perter

                    @Prio
                    https://huggingface.co/Viggle/Qwen-Image-2.1-viggle-turbo/tree/main/comfyui

                    PrioP
                    PrioP
                    Prio
                    体面乡绅
                    编写于 最后由 编辑
                    #10

                    @perter 我测试了你给我的官方工作流,效果如图
                    3090实测,1.9MB 1248 × 832 开启加速,第一次生图21秒,后续14秒一张图,做不到5070的8秒

                    image.jpeg

                    image.jpeg

                    1 条回复 最后回复
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                    • kos orK kos or

                      這增加了我學習AI的動力, 本來都快放棄了

                      上次有個哥們要買1TB的記憶體內存 我之後才理解跟製作影片有關 需求大

                      Queen LauraQ
                      Queen LauraQ
                      Queen Laura
                      体面乡绅
                      编写于 最后由 编辑
                      #11

                      @kos-or 说:

                      這增加了我學習AI的動力, 本來都快放棄了

                      上次有個哥們要買1TB的記憶體內存 我之後才理解跟製作影片有關 需求大

                      哈哈,这个也是我学习的动力。不过玩NSFW还是Krea2更好我觉得,Civitai很多大佬出了基于Krea2底模自己训练的模型,我现在经常抄Cat_lover的作业,审美和他很一致。😆

                      kos orK 1 条回复 最后回复
                      1
                      • Queen LauraQ Queen Laura

                        @kos-or 说:

                        這增加了我學習AI的動力, 本來都快放棄了

                        上次有個哥們要買1TB的記憶體內存 我之後才理解跟製作影片有關 需求大

                        哈哈,这个也是我学习的动力。不过玩NSFW还是Krea2更好我觉得,Civitai很多大佬出了基于Krea2底模自己训练的模型,我现在经常抄Cat_lover的作业,审美和他很一致。😆

                        kos orK
                        kos orK
                        kos or
                        至尊皇帝
                        编写于 最后由 编辑
                        #12

                        @Queen-Laura said:

                        现在经常抄Cat_lover的作业,审美和他很一致

                        我的ComfyUI荒廢一陣子, 期待您的實作分享 !!😳
                        人類還是對於視覺感官刺激比較敏感, 直接有效
                        至於文本LLM 一般人好像大多沒興趣

                        1 条回复 最后回复
                        0

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