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AMD显卡也能“炼丹”?实战DirectML加速AI绘图,解锁全新AI绘图技术!

更新时间:2023-11-18 10:42:47作者:fs0745
【【【前言:AMD显卡也能吃上AI绘图的红利吗】】】

众所周知,随着AIGC相关技术最近这一两年快速成熟,也使得AI绘图早已经不再仅仅是部分PC发烧友或AI爱好者的“玩具”。


例如在一些游戏里,现在已经可以看到AI绘制的角色或是AI设计的服装,它们正在变得越来越精致,同时也受到了许多玩家的好评。此外在一些工业产品上,“由AI参与设计”也成为了最新的营销噱头。与人类设计师相比,AI的“思路”有时会显得格外天马行空,为产品注入显眼的亮点。

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除此之外,在电商、外贸等领域,通过AI来绘制产品宣传图也成为了时下最新的热门话题。由于与人类画师相比,AI图像生成程序“任劳任怨”,还支持反复不断地修改方案,因此在综合成本上也有着显著的优势。


话虽如此,但只要用过AI绘图工具的朋友可能都知道,以Stable Diffusion为代表的绘图工具在易用性方面,普遍还存在着一些短板。其中最为突出的一点,就在于它们之中的很多版本,依赖的都是特定品牌显卡的特定私有AI体系。如此一来,这就导致相关显卡遭遇了一波又一波的炒作,不仅价格居高不下,甚至最近还出现了疑似部分型号遭遇禁售的传言。


说实在的,这些对于大型企业、设计工作室来说都不是什么问题,因为他们完全消费得起更专业、同时也更昂贵的AI加速卡,而且也熟稔Linux系统下更高效的种种AI绘图工具。

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但如果是一般的个人用户呢,或者是对于诸如网店店主、小型游戏开发者这类,对于AI绘图有需求,但财力又相对有限的用户来说,难道就真的没有办法以更低的价格和技术门槛,来吃上这一轮“AI”红利了吗?

【【【幸好微软和AMD联手,给出了解决方案】】】

办法当然是有的,就以大家熟悉的Stable Diffusion来说,它本身就具备Windows客户端版本,因此并不需要非得使用Linux或者更专业的操作系统。


其次,此前主流Stable Diffusion版本所使用的Pytorch指令,对于AMD GPU“天生”缺乏优化,这是造成A卡运行AI绘图效果不佳的最核心原因。但现在借助Microsoft Olive工具,Pytorch指令会被实时转换为ONNX,然后便可以通过AMD GPU自带的DirectML加速功能进行加速,大幅提升“AI绘图”的效率。

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在此基础上,自今年7月底更新的驱动版本(23.7.2)之后,如今AMD GPU已经实现了对Microsoft Olive的原生支持。因此如今只需要在Windows系统下,配置一套启用了Microsft Olive、支持DirectML加速的Stable Diffusion,就可以很简单地享受到由A卡带来的AI绘图体验,再没有过多的成本和技术门槛了。

【【【测试平台:锐龙9+高频内存,三款显卡同时参测】】】

前面说了这么多,那么A卡+Windows系统如今在Stable Diffusion的AI绘图场景下,性能表现到底如何呢?


为了探究这个问题,我们三易生活基于一套由锐龙9-7950X处理器,搭配32GB DDR5-6400内存,并使用最新版Windows 11专业工作站版的测试平台。

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需要注意的是,AMD的锐龙7000系列平台在刚上市那阵子,对于超过6000MHz的DDR5内存兼容性并不太好,直到前段时间通过BIOS更新,才“解锁”了明显好得多的内存兼容性。所以如果也想与我们一样,在如今的AMD平台上使用高频DDR5内存,建议先将主板BIOS更新到最新版本才更为稳妥。

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在测试显卡方面,为了更广泛地覆盖尽可能多的用户群体,我们选择了三款,分别是Radeon RX7900XTX、RX7900XT和RX7700XT。

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其中,RX7900XTX我们此次使用了撼讯的“红魔”版本,这块限量显卡可以说是目前AMD游戏卡中的顶级王者。不仅具备完整的96 CU单元、192 AI加速器和24GB显存配置,同时默认频率也比公版更高、达到了2565MHz。

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相比之下,RX7900XT和RX7700XT我们使用的则是撼讯旗下“暗黑犬”系列产品,它们也全都具备出厂超频设计,并全系配备了比公版方案体量大得多的三风扇+多热管散热设计。其中尤其是两款7900系列显卡的三槽散热器设计,无论拿在手里的“分量”、还是装在机箱里的视觉效果,也都相当惊人。

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当然,从经验来说,短期内的AI绘图并不会对显卡造成像游戏那么大的性能压力,但谁又不希望自家显卡可以在“炼丹”时更安静、更凉快一点呢?

【【【测试结果:DirectML显神威,A卡“炼丹”大加速】】】

值得一提的是,就在我们进行测试的这段时间,原版Stable Diffusion使用时所需访问的大模型网站正好陷入长期的连接困难之中,这确实一度给测试带来了不小的困扰。

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好在经过一番摸索后我们发现,其实现在国内已经有爱好者制作出了更加本地化,配置起来也更容易的Stable Diffusion WebUI方案。而且其同样拥有DirectML版本,可以使用AMD显卡进行AI加速。

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针对此次绘图测试,我们使用了以下参数:


生成关键词:

dynamic pose, dynamic angle,(masterpiece:1. 4, best quality), unity 8k wallpaper, ultra detailed, beautiful and aesthetic, perfect lighting,detailed background, realistic


去除关键词:

EasyNegative,nsfw, lowres, 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, bad feet, text,logo


分辨率设置:512×512

采样步进:20

提示词引导系数:7

生成数量:15-1,1-1

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RX7700XT生成15张图片,总用时115.8秒、平均每张图片耗时7.72秒

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RX7900XT 生成15张图片,总用时77.8秒、平均每张图片耗时5.19秒

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RX7900XTX 生成15张图片,总用时67.7秒、平均每张图片耗时4.51秒


可以看出,一方面有了DirectML加速途径,如今AMD显卡在AI绘图的效能上已经不低。尤其是对于RX7900系列显卡来说,大显存加上更多的AI单元加持,使得其明显具备更高的生成速度。

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针对这一点,我们也出于好奇心进行了一次连续生成100张图片的追加测试。可以看到,RX7900XTX应对自如,仅用时450.8秒就完成了全部任务,平均每张图片的生成速度完全没有变慢,依然维持在4.51秒一张的效率上。

【【【总结:AI绘图现在已经有了更具性价比的选择】】】

说实在的,由于过去很长一段时间生成式AI绘图工具对于AMD显卡的支持力度确实不算太好。这造成了大量有需求的用户不得不额外去购买昂贵显卡的局面,客观上给消费者带来了更多的开销,也在一定程度上阻碍了生成式AI绘图本身的技术发展速度。

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好在随着AMD和微软联合优化的Microsoft Olive工具,以及由此衍生的DirectML版本Stable Diffusion发行版诞生,A卡用户们终于不需要再羡慕他人的“炼丹”效率,也不再需要配置繁琐的Linux和RCOM环境,直接就能在Windows系统下像其他显卡一样,方便地使用AI绘图工具了。

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很显然,无论是对于喜欢“折腾”的技术爱好者,还是对于有这方面需求的商业用户来说,这都意味着“AI绘图”背后的硬件性价比的再次攀升。与此同时,随着“A卡炼丹”效率的解封,相信这也将促进生成式AI绘图技术迎来更好、更快的发展。


当然从另外一个角度来说,它会不会因此使得显卡的价格因此变得更加合理一些呢?

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