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本文参考了这篇知乎大佬的文章，同时感谢@椰羊❤️提供灵感。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/601903035
绝非标题党。
A卡Windows用户请直接按原文大佬方法实操。注意仅针对VAE一项功能，DML的功能本身已经集成在频道1.7整合包里面，请勿重复修改。
我是N卡用户，那么我直接看这篇文章的重点：把VAE移动到CPU计算，可以直接解决最后潜空间图像转换成可见图像时爆显存的问题。（说人话：AI的草稿转成看得见的作品的时候，最占用显存，让CPU代劳可以节省宝贵的显存。）上图。


我已经测试过，尽管是A卡配置，完全按照原文配置依然是可以在N卡上运行的，但是比较慢，而且不能降低显存占用。修改位置上图。
processing.py第632行后，蓝色高亮区。
samples_ddim = samples_ddim.to(devices.dtype_vae).to("cpu")
x_samples_ddim = decode_first_stage(p.sd_model, samples_ddim)

lowvram.py第51行，蓝色高亮区。#

由于我是N卡用户，N卡能调用半精度性能，所以这里我对原文启动参数本身做了魔改。上图。
webui-user.bat，启动参数，蓝色高亮区。
--lowvram --no-half-vae

改好之后，显卡单步速度相对于原文参数大大提升，显存占用直接砍半，综合表现直接吊打纯CPU，8G显存成功实战2048x2048的超大图。

看图，不说了，n b完事。当然因为我CPU比较拉夸，CPU单单最后一步转换就占用了大半的时间。总比纯CPU好。

纯原文参数时候的跑图数据在这里，太慢了，而且不能跑大图（原参数显存已经满了）。