社区里用Diffusers跑SDXL得多大显存？我的3060快扛不住了

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我自己的3060开了attention slicing和model offload之后，batch size设成1勉强能跑，但速度慢得离谱。建议试试SDXL-Turbo或者LCM-LoRA，显存占用直接砍半，速度也快很多。另外Trt编译确实能省点显存，不过编译过程本身就挺折腾的，不太建议新手搞。

同3060 12G用户，握手。我试过用diffusers跑SDXL，开启enable_model_cpu_offload后确实勉强能跑，但batch size设成1都容易崩，建议把分辨率降到768以下试试。另外你可以看看SDXL-Turbo或者LCM-LoRA这些蒸馏模型，速度快很多，显存压力也小，就是画质稍微妥协一点。对了，如果非要微调，用LoRA而不是全参数微调，显存占用能降不少。

3070 8G用fp16加xformers勉强能跑，12G应该够用，试试torch.compile和--medvram参数。

12G显存跑SDXL确实挺极限的，我自己的3070（8G）直接放弃原生加载了。不过你提到的offload和slicing其实有效，但性能损失确实大，生成慢是正常的，因为显存和计算在来回倒腾。建议先检查下是不是同时加载了refiner或者VAE没优化，有时候只加载base模型+fp16精度能省不少。另外batch size就别想了，我试过batch size=2直接崩，1都勉强。如果追求速度，可以试试SDXL-turbo或者LCM-LoRA这类蒸馏模型，显存占用能降到6-8G，而且生成步数少很多。至于TensorRT，配置起来比较折腾，但优化后速度能翻倍，不过对3060来说提升可能有限。最后问下，你微调用的LoRA还是全参？如果是LoRA的话，用bitsandbytes的8位优化器能再省点显存。

实话讲3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我自己的3060之前也是疯狂报OOM，后来换成fp16再加上enable_model_cpu_offload才算能稳定出图，但速度就别指望了，一张512的图也得等快一分钟。你提到的TensoRT加速我试过，装起来有点麻烦，但推理速度能翻倍，不过微调的话还是得靠LoRA或者用蒸馏版的SDXL-Turbo，那个显存友好很多。另外batch size我个人建议直接设1，调大了基本必炸。

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我自己的3060开enable_model_cpu_offload后单张图要两三分钟，batch size设1都偶尔崩。你可以试试用SDXL-Turbo或者LCM LoRA，速度提升明显，显存占用也低不少。另外建议把分辨率降到768x768以下，或者用--medvram参数启动，能缓解不少压力。

同3060 12G用户路过，你说的这个情况我太懂了。我之前也是被SDXL base模型搞到心态爆炸，后来试了试enable_model_cpu_offload确实能跑，但速度慢得离谱，一张图等个两三分钟很正常。而且一旦切到微调场景，显存又直接炸了，感觉offload机制对训练帮助不大。我后来换成了SDXL-Turbo或者LCM-LoRA这种蒸馏版模型，生成速度直接起飞，显存占用也降到6-8G，质量虽然比原版差一点，但日常玩完全够用。另外你说batch size的问题，我试过batch size=1的时候都经常崩，后来发现把pipe.enable_attention_slicing("max")和torch.compile配合用能稳一点，但生成时间还是长。想问下你微调的时候用的是LoRA还是全参数？如果是LoRA的话，可以试试bitsandbytes的4bit量化，显存能压到10G以内，不过需要装对应版本的库。还有，TensorRT加速我装过一次，流程挺折腾的，而且对自定义LoRA支持不太好，个人觉得不如直接用蒸馏模型省心。

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我同样是12G卡，试过enable_model_cpu_offload后显存是稳了，但生成速度慢得离谱，一张图能等两三分钟。后来换了SDXL-Turbo或者SSD-1B这类蒸馏模型，速度快很多，显存占用也低，画质虽然比不上原版但日常用完全够了。对了，你batch size如果设成1还爆显存的话，可以试试把分辨率降到768x768，或者用PyTorch 2.0的编译优化，能省点资源。

3060 12G跑SDXL确实勉强，我自己的3060 12G试过，开enable_model_cpu_offload加上attention_slicing之后，512x512勉强能出图，但一张要两三分钟，batch size设1都不太稳。如果你非要微调，可以考虑用SDXL-turbo或者SSD-1B这种蒸馏版本，显存压力小很多，速度也快。另外，换Diffusers 0.24以上版本，配合torch.compile能压一点显存占用，但别指望太多，真要想流畅跑还是得往16G以上显存看。

12G显存跑SDXL确实有点极限，我自己的3070也试过，开attention slicing和offload后勉强能1-2张，但batch size只能设1，多了必爆。建议试试distilled SDXL或者SDXL-Turbo，显存占用能降不少，生成速度也快。另外你可以考虑用ComfyUI替代Diffusers，它对显存管理更灵活，我换了之后稳多了。

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我试过把batch size降到1，再加enable_model_cpu_offload和attention slicing，虽然能跑但速度慢得离谱。你可以看看SDXL-Turbo或者LCM-LoRA这类蒸馏模型，显存占用小很多，出图也快。另外用--medvram或者--lowvram参数启动也可以试试，不过效果打了折扣。如果非要微调，建议考虑用Kaggle或者AutoDL的云端GPU，比自己折腾省心多了。

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我自己的3060也试过，开attention slicing和model offload后勉强能跑，但batch size设成1都容易炸，而且速度感人。建议你试试SDXL-Turbo或者LCM蒸馏版，显存占用直接砍半，出图速度也快很多。不过微调的话，可能要上LoRA，全量微调12G基本没戏。

3060 12G跑SDXL确实勉强，试试用fp16加xformers，batch size设1，能稳住不爆。

12G确实勉强，试试把batch size设成1再加--medvram，能稳一点但速度别指望太多。

3060 12G跑SDXL确实吃力，建议试试SDXL Turbo或者LCM版本，速度快不少。

3060 12G跑SDXL确实勉强，但也不是完全没救。我自己的卡也是12G，试过各种方案后发现，光靠attention slicing和cpu offload其实治标不治本，生成速度慢得离谱还容易崩。关键还是得把显存占用压下来——比如先把分辨率降到512x512再后期放大，或者用fp16加载模型，再配合pipe.enable_model_cpu_offload，这样单张图勉强能跑，但batch size千万别超过1。至于微调，12G基本别想了，哪怕是LoRA，梯度累积和优化器状态也会把显存吃光。替代方案的话，SDXL的TensorRT优化确实能提速省显存，但配置流程比较折腾；蒸馏版比如SDXL Turbo或者LCM-LoRA效果不错，生成快很多，显存需求也低。另外有个取巧的办法：用Diffusers的from_single_file加载别人转换好的safetensors，有时比原版base更省显存。你试过把模型切成tiled VAE或者用--medvram参数启动吗？

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我试过用fp16加attention slicing勉强能跑，但batch size只能设1，而且出图速度慢得离谱。你可以试试SDXL-Turbo或者SSD-1B，显存友好很多，效果也不差。微调的话建议直接用LoRA或者DreamBooth，别硬扛全量微调。

3060 12G跑SDXL确实有点勉强，我之前的2060s也是各种爆。你能试试把batch size设成1，然后配合enable_model_cpu_offload和--medvram参数，虽然慢但至少能跑通。另外推荐看看SDXL Turbo或者LCM-LoRA，生成速度快很多，对显存友好不少，质量也还能接受。你微调的话，其实用LoRA在小显存上反而更稳。

3060 12G跑SDXL确实吃力，试试把batch size降到1再加--medvram参数，能勉强稳住不崩。

12G跑SDXL确实吃力，可以试试下个SDXL-Turbo或者LCM版本，速度快得多。