Stable Diffusion WebUI Forge Neo 安裝教學(RTX 3050 最佳化設定完整指南)
Stable Diffusion WebUI Forge Neo RTX 3050 安裝教學 Inpainting 本篇整理「Stable Diffusion WebUI Forge - Neo」從零安裝到可用的完整流程,並針對 RTX 3050(6GB / 8GB)給出 兼顧效能與穩定的設定建議:包含 Git / Python 版本、啟動參數、models 資料夾用途、Preset 與 Low Bits,以及 Inpainting 的關鍵選項。 目錄 重點快速總結(RTX 3050 推薦) 1. 安裝 Git 2. 安裝 Python 3.11.9 3. 下載 Forge Neo 主程式(git clone) 4. 設定 RTX 3050 啟動參數(COMMANDLINE_ARGS) 5. 首次啟動:建立 venv 與套件安裝 6. models 資料夾:Stable-diffusion / Lora / ControlNet / VAE 7. Forge Neo 重要設定(Preset、Sampler、Low Bits、GPU Weights) 8. 常用功能:txt2img / img2img / Inpainting 9. 常見問題與排錯 重點快速總結(RTX 3050 推薦) Python: Forge Neo 2.7 建議用 Python 3.11.9 啟動參數: --xformers 必開;警告提示可用 --disable-gpu-warning GPU Weights(8GB 參考): 約 7167MB ;調低會變慢、調過高可能更慢 Low Bits: 建議選 automatic (fp16 lora) (穩定、相容性高) models: Stable-diffusion 一定要有主模型 ,否則無法生成 人像向 Pre...