在AI艺术生成的领域中，Stable Diffusion WebUI一直是用户与开发者们的首选平台。而今，一个名为Stable Diffusion WebUI Forge的升级版本应运而生，它不仅继承了原版的优秀基因，更在性能与功能上进行了全面的提升。

Stable Diffusion WebUI Forge的灵感来源于知名的游戏模组平台“Minecraft Forge”，旨在为用户提供更加稳定、高效的Stable Diffusion WebUI体验。它简化了开发流程，预装了众多扩展功能，并对资源管理进行了深度优化，使得图像生成速度大幅提升。

与原始WebUI相比，Forge展现出了明显的优势。针对图片1024大小的SDXL，无论是常见的8GB显存GPU，还是较弱的6GB显存GPU，甚至是高性能的24GB显存GPU，Forge都能在推断速度、GPU内存使用、最大扩散分辨率以及最大扩散批量大小等方面实现显著的提升。更令人欣喜的是，在使用ControlNet for SDXL时，Forge能够有效避免内存溢出（OOM），并显著提升处理速度。

与原始 WebUI比较

1. 与原始WebUI的对比（针对图片1024大小的SDXL）

（1）对于常见 GPU（显存为8GB），推断速度（it/s）预计将提高约 30~45%，GPU 内存使用峰值将减少约 700MB 至 1.3GB，最大扩散分辨率（避免内存溢出 OOM）预计将提升 2 至 3 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升 4 至 6 倍。

（2）对于较弱 GPU（显存为 6GB），推断速度（it/s）预计将提高约 60~75%，GPU 内存使用峰值将减少约 800MB 至 1.5GB，最大扩散分辨率（避免 OOM）预计将提升约 3 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升约 4 倍。

（3）对于拥有像4090显存为24GB高性能 GPU，推断速度（it/s）预计将提高约 3~6%，GPU 内存使用峰值将减少约 1GB 至 1.4GB，最大扩散分辨率（避免 OOM）预计将提升约 1.6 倍，最大扩散批量大小（避免 OOM）预计将提升约 2 倍。

（4）若使用 ControlNet for SDXL，不会出现 OOM 的最大 ControlNet 数量预计将增加约 2 倍，配合 SDXL+ControlNet 使用时的速度将加快约 30~45%。

总结：6GB显存的速度预计可提高 75%，8GB显存 的速度可提高 45%，24GB显存 的速度可提高 6%。

在实际测试中，Forge也展现出了不俗的表现。以带有SDXL的8GB VRAM（3070ti 笔记本电脑）为例，相比原始Web UI，Forge在GPU内存使用上有了明显的降低，同时生成的图片效果保持一致，这充分证明了Forge的稳定性和高效性。

原始Web UI

GPU内存平均约7.4GB/8GB，峰值约7.9GB/8GB

WebUI Forge：

GPU内存平均和峰值均为6.3GB/8GB。

从上面的对比中，固定图片的随机数种子，生成的图片效果是一样的。我们从中可以看到：Forge 不会更改 WebUI生成结果。安装 Forge 并不是一个重大改变。您之前的所有图片作品仍然可以在 Forge 中使用！

Forge的另一个亮点在于其后端的优化。它删除了所有与资源管理相关的WebUI代码，并重新设计了所有内容，使得用户可以更加便捷地进行操作。同时，Forge还引入了Unet Patcher（补丁程序），使得开发者可以更加轻松地实现各种扩展功能，如Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix等。

此外，Forge还预装了许多新功能，如SVD、Z123、masked Ip-adapter、masked controlnet、photomaker等，这些功能不仅丰富了用户的使用体验，也为开发者提供了更多的创作可能性。

Masked Ip-Adapter

Masked ControlNet

PhotoMaker  

Marigold Depth

Forge 还添加了一些采样器，主要包括以下几种

DDPM

DDPM Karras

DPM++ 2M Turbo

DPM++ 2M SDE Turbo

LCM Karras

Euler A Turbo 

总的来说，Stable Diffusion WebUI Forge作为Stable Diffusion WebUI的强化版，无论是在性能还是功能上都有着显著的提升。它为用户提供了更加稳定、高效的AI艺术生成体验，也为开发者提供了更加便捷、灵活的开发环境。相信在未来，Stable Diffusion WebUI Forge将成为AI艺术生成领域的新里程碑。