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通常情况下，显存的使用量会根据您运行的模型大小、批处理尺寸以及其他因素动态变化。 Stable Diffusion 在运行时，显存占用会受到以下几点影响：
模型大小：不同的预训练模型有着不同的显存需求。较大的模型自然会占用更多的显存。
推理设置：增加图像的分辨率、增加采样步数、使用更复杂的提示或算法都会提升显存使用。
插件影响：一些插件可能会额外加载模型或使用额外的计算资源，从而增加显存占用。
系统开销：除了模型本身，系统运行也需要一部分显存。
如果您在使用中发现显存占用情况不符合预期，可以尝试以下方法：
监控显存使用：查看运行时的日志或使用 NVIDIA-smi 工具来监测实际的显存占用情况。
调整设置：减小图像尺寸、减少采样步骤、优化提示等以减少显存需求。
优化模型：对于大型模型，考虑使用 LoRA 等技术进行轻量化，减少显存占用。
检查插件：禁用不必要的插件，特别是那些会加载额外模型的插件，以减少显存负担。 此回答整理自钉群“【交流群】函数计算 AIGC 场景技术交流”
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