显存优化基础配置

降低基础分辨率至512x512或640x640，SDXL默认1024x1024分辨率显存占用翻倍。修改启动参数加入--medvram或--lowvram强制启用显存优化模式，部分实现会牺牲10-15%生成速度。

使用--xformers启用注意力机制优化，可减少约20%显存占用。安装最新版Torch与CUDA驱动，PyTorch 2.0+的编译优化能提升显存利用率。配置文件中关闭tiling和highres-fix等消耗显存的后处理功能。

模型量化技术

采用4-bit量化版SDXL模型，如GPTQ压缩格式可将原模型7GB显存需求降至4GB。注意选择适配自己GPU架构的量化版本，NVIDIA 30/40系列推荐使用autogptq库实现。

加载时使用device_map="auto"自动分配计算设备，搭配load_in_4bit=True参数。部分实现需配合bnb库的NF4量化类型：

from transformers import BitsAndBytesConfig
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)

分块计算策略

启用--chunked-cross-attention将注意力计算拆分为多块，单次处理部分token。典型配置为256或128的chunk大小，8G显存建议设置：

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    torch_dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
    chunk_size=128
)

采用TensorRT加速时，构建引擎阶段设置max_workspace_size=2048（MB）限制显存峰值。启用--sequential-cpu-offload将暂时不用的模块转移到CPU内存，需搭配16GB以上系统内存。

动态卸载技术

使用Diffusers库的enable_model_cpu_offload()功能，在UNet和CLIP文本编码器之间动态切换设备。典型实现方案：

from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(...)
pipe.enable_model_cpu_offload()

结合memory_efficient_attention启用Flash Attention v2，降低KV缓存显存占用。对于LoRA等适配器，加载时设置low_cpu_mem_usage=True避免预分配显存。

工作流级优化

采用Tiled VAE将图像分块解码，设置tile_size=192和tile_stride=64可降低解码器显存压力。批处理生成时使用--batch-size 1避免并行计算导致的显存叠加。

启用--always-offload-vae强制VAE解码器在CPU运行，虽然会增加约30%生成时间但显著降低显存占用。最终生成阶段采用--skip-upcast避免自动将fp16转为fp32的操作。