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前言
在AI 图像生成的领域，随着技术的进步，AI创意生图工具逐渐走进了公众的视野。SimpleSDXL 作为一款创新的图像生成工具，基于的知名 Fooocus 开源项目，能够快速生成高质量的图像，极大地方便了创意工作者、设计师的创作过程。其独特之处在于，通过简单的输入文本内容，快速获得令人惊叹的视觉作品，而无需复杂的操作或设计知识，并内置大量的优质开源模型和预制包，实现所想即得的.
本文将带领大家走进 SimpleSDXL 的世界，探索这款工具如何帮助我们实现创意的飞跃。从安装、使用到技巧分享，我们将全方位地展示 SimpleSDXL 的魅力与潜力。
无论你是 AI 技术的新手，还是已有一定经验老手，SimpleSDXL 都能为你带来不同凡响的创作体验。
公众号
文章：https://mp.weixin.qq.com/s/WOt4wnB-GvYuvPQx975lWQ
系统要求
- 硬盘：SSD 固态，推荐 50 G 以上，完整需要 150 G
- 内存：最低 40G，推荐 60G 以上
- 显卡：最低 30 系
- 显存：最低 6G，推荐 12G 以上
- 环境：Windows 10/11
安装下载
为了能够顺利体验 SimpleSDXL，需要下载SimpleSDXL 和 安装基础包
推荐使用：IDM 、迅雷，或者其他多线程下载工具
SimpleSDXL 分为 程序包 和 模型包，程序包 和 模型基础包 是 必装，不安装模型基础包是无法启动，其他模型包根据需要自行下载安装，解压到 SimpleModels 目录，重启程序即可使用程序包的模型。
程序包：正式版 win_0916(2.1G)，测试版 win_dev_0912(2.2G)
模型包：基础包-25G，增强包-13G，扩展包-41G，可图包-15G，Flux1低显存 包-23G，Flux1全量包-26G
- 程序包：必装
- 基础包：必装
- 增强包（可选）：翻译、重绘、目标识别等
- 扩展包（可选）：小马v6、混元、SD3m、PGv2.5、写实、动漫（需安装增强包）
- 可图包（可选）：包含中文可图模型，生成中文元素图片首选
- Flux1 低显存包（可选）：适合显存 8G 的环境（NF4v2 / Hype8Q5KM）,可用性高，速度质量平衡
- Flux1 低显存包（可选）：适合显存 16G 的环境，质量优先
快速安装
- 大于 50G 的固态盘，新建 SimpleAI 文件夹，将程序包和模型包放入该目录
- 去除程序包后缀，如：“.7z0916”，双击 exe 文件解压到 SimpleAI 目录
- 进入解压后的目录，如：“SimpleAI.FluxAIO_1204”，先点击运行 “安装模型包.bat” ，再运行 “常规启动.bat”，后面可选择 常规启动 或 不更新启动
安装完成后，会自动弹出浏览器并进入 SimpleSDXL 首页，或者查看 CMD 输出的地址，我这里是 192.168.50.130:8186，如果处于同一个局域网，也可以访问输出的地址，在手机浏览器打开访问
体验内测
本教程使用的 SimpleAI.FluxAIO_1204 内测版，新增：FluxAIO 模型（34.6G），具体更新内容尽情期待~
基于日志内容整理出的具体优缺点！
本地环境：
| 运行版本 | SimpleAI.FluxAIO_1204 内测版 |
| 处理器 | AMD Ryzen 7 5800H |
| 显卡 | RTX 3060 Laptop - 6G （作者只有30系 😭） |
| 内存 | 40 G |
| 环境 | Windows 11 |
优点（Advantages）
- 模型加载速度
- 程序能够快速加载新的模型，如AutoencoderKL和SDXL，平均耗时不到1秒 (
Moving model(s) has taken 0.86 to 0.98 seconds)，在资源管理和初始化方面表现不错
- 程序能够快速加载新的模型，如AutoencoderKL和SDXL，平均耗时不到1秒 (
- GPU资源的有效利用
- 日志显示GPU的最大预留内存约为3.8GB，而最大分配内存为3.4GB左右，说明程序对GPU资源的使用是有效的，并且还有足够的剩余空间来处理其他任务。
- 日志显示GPU的最大预留内存约为3.8GB，而最大分配内存为3.4GB左右，说明程序对GPU资源的使用是有效的，并且还有足够的剩余空间来处理其他任务。
- 稳定性和一致性
- 在四次图像生成过程中，每次的生成与保存时间都保持在65到67秒之间，速度一般吧
- 在四次图像生成过程中，每次的生成与保存时间都保持在65到67秒之间，速度一般吧
- 支持低VRAM模式
- 设计考虑到了不同硬件配置的用户，能够在较低显存条件下正常工作，对于我这显存6G来说能跑真的不错了，整个跑图流程都很顺畅，没有明显卡顿地方
缺点（Disadvantages）
- 较长的总处理时间
- 虽然单张图片的生成和保存时间都没什么问题，但整个过程的总处理时间达到了 265.53 秒
- 虽然单张图片的生成和保存时间都没什么问题，但整个过程的总处理时间达到了 265.53 秒
- 潜在的内存压力
- 虽然有充足的剩余GPU内存，但程序在运行期间预留了较高的内存量（约3.8GB），这可能对多任务环境下的其他应用造成影响。
- 虽然有充足的剩余GPU内存，但程序在运行期间预留了较高的内存量（约3.8GB），这可能对多任务环境下的其他应用造成影响。
- 增强功能的限制
[Enhance] Skipping, preconditions aren't met，未满足条件而被跳过，具体是那个条件被跳过还不知道
云端环境：
| 显卡 | NVIDIA T4 - 15G |
| 内存 | 12.7 G |
| 环境 | Liunx |
优点（Advantages）
- 模型加载速度
- 程序在加载SDXLClipModel、GPT2LMHeadModel和其它所需模型时表现出了极高的效率，两个新模型仅需0.58秒。
- 程序在加载SDXLClipModel、GPT2LMHeadModel和其它所需模型时表现出了极高的效率，两个新模型仅需0.58秒。
- 总处理时间
- 相比之前的日志，这次的总处理时间为 220.37 秒，明显缩短，不过影响不大
缺点（Disadvantages）
- 依赖频繁的模型加载
- 尽管每次加载模型的时间很短，但好像需要频繁地加载和卸载模型，增加了额外的计算开销，影响不大，内存和显存充足的情况下。
- 尽管每次加载模型的时间很短，但好像需要频繁地加载和卸载模型，增加了额外的计算开销，影响不大，内存和显存充足的情况下。
对比图表
| 指标 | 第一次运行 | 第二次运行 |
|---|---|---|
| 总处理时间 (秒) | 265.53 | 220.37 |
| 模型加载时间 (秒) | 平均 0.86 - 1.02 | 平均 0.14 - 1.18 |
| 图像生成与保存时间 (秒) | 平均 66.51 - 66.98 | 平均 53.89 - 56.24 |
| GPU 内存使用 (GB) | max_reserved=3.816, max_allocated=3.435 | 无具体数据 |
| 增强功能状态 | Skipping, preconditions aren't met | Skipping, preconditions aren't met |
| 任务数量 | 4 | 4 |
| 预设文件加载 | 无 | Loaded preset: anime.json |
| 参数自定义性 | 无详细记录 | Detailed parameters set |
| 文本到图像转换 | 固定提示 | 多个详细提示 |
最后总结
亮点：
- SimpleSDXL 的 FluxAIO 模型和其他开发者的程序对比，SimpleSDXL 会更快，在底显存也能正常跑图，其他开发者程序的模型要求都比较高，在 6G 显存下不是出图慢就是卡，SimpleSDXL 能完美的在6G 显存上运行
- 期待应用商店功能，允许创作者能分享，别人也能使用你的项目/参数/模型等
建议：
- 身份管理建议增加修改口令密码（忘记原口令），实现起来不难，考虑到程序的底层验证机制和短信验证，会增加很多工作量
- 提示词面板感觉可以新增或改成 sd-webui-prompt-all-in-one 那种面板
- 翻译引擎的增加第三方API接入，多种选项
