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モデル説明
ここが新規：
https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
Stable Diffusion WebUI Forge
Stable Diffusion WebUI Forgeは、Stable Diffusion WebUI（Gradio をベース）の上に構築されたプラットフォームで、開発を容易にし、リソース管理を最適化し、推論速度を向上させることを目的としています。
「Forge」という名前は「Minecraft Forge」にヒントを得ています。このプロジェクトは、SD WebUIのForgeとなることを目指しています。
元のWebUI（SDXL推論時、1024px）と比較すると、以下の速度向上が期待できます：
8GB VRAMのような一般的なGPUを使用する場合、推論速度（it/s）は約30～45%向上し、GPUメモリのピーク（タスクマネージャー上で）は約700MB～1.3GB低下し、OOMが発生しない最大拡散解像度は約2～3倍に増加し、OOMが発生しない最大拡散バッチサイズは約4～6倍に増加します。
6GB VRAMのような性能の低いGPUを使用する場合、推論速度（it/s）は約60～75%向上し、GPUメモリのピークは約800MB～1.5GB低下し、OOMが発生しない最大拡散解像度は約3倍に増加し、OOMが発生しない最大拡散バッチサイズは約4倍に増加します。
24GB VRAMを搭載した4090のような高性能GPUを使用する場合、推論速度（it/s）は約3～6%向上し、GPUメモリのピークは約1GB～1.4GB低下し、OOMが発生しない最大拡散解像度は約1.6倍に増加し、OOMが発生しない最大拡散バッチサイズは約2倍に増加します。
SDXLにControlNetを使用する場合、OOMが発生しない最大ControlNet数は約2倍に増加し、SDXL+ControlNetでの速度は約30～45%向上します。
Forgeがもたらすもう一つの非常に重要な変更はUnet Patcherです。Unet Patcherを用いることで、Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertileなどの手法を約100行のコードで実装できます。
Unet Patcherのおかげで、ForgeではSVD、Z123、マスク付きIp-adapter、マスク付きControlNet、PhotoMakerなど、多くの新機能が可能になり、サポートされています。
もはやUNetにモンキーパッチを当てて他の拡張機能と競合させる必要はありません！
Forgeはさらにいくつかのサンプラーを追加しています。DDPM、DDPM Karras、DPM++ 2M Turbo、DPM++ 2M SDE Turbo、LCM Karras、Euler A Turboなど（LCMは元のWebUI 1.7.0から既に含まれています）。
最後に、Forgeは自分たちの役割だけを果たすことを約束します。Forgeはユーザーインターフェースに不要な意見に基づく変更を決して加えません。あなたは依然として100% Automatic1111 WebUIを使用しています。
モデルに使用した設定
ターゲットモデルを読み込むため
SDXLClipModel
サンプリングステップ：40-50
CFGスケール：7-20
サンプリング方法：DPM++ 3M SDE Exponential + DPM++ 2M SDE Turbo
比率：1024x1024