显存不足可能是由于运行大模型或大量图像数据时导致的。在MX450，2G显存的配置下，运行StableDiffusion可能会受到显存的限制。要解决这个问题，可以尝试以下几种方法：1. 降低批次大小（Batch Size）：批次大小是控制一次处理的数据量的参数。减小批次大小可以降低显存的使用，但可能会影响模型的收敛速度和稳定性。可以尝试将批次大小设置为更小值，例如1或者2。2. 使用梯度累积：如果正在使用的框架支持梯度积累（比如PyTorch），那么可以在每个批次中计算部分梯度，然后在下一个批次中使用这些累计的梯度更新模型参数。这样可以在保持较大批次的同时，避免使用大量显存。3. 采用更高效的网络结构：有些网络结构设计得更有效率，能节省更多的显存。例如，某些变体如MobileNetV2、ShuffleNet等被设计为能在有限的设备性能下实现良好的效果。也可以考虑只训练一部分网络层，而不是全部训练所有层次，这也是一种可以减少内存使用的方法。4. 利用模型并行技术：如果上述方法都不能满足需求，还可以试试模型并行技术。这种技术可以将大的模型拆分为几个较小的子模型，并将它们分布到多个GPU上进行运算。不过这种方法实施起来会复杂些，也需要一定的编程技巧。5. 图生图相关插件：据我所知，现在暂时没有直接针对StableDiffusion模型显存优化方面的官方插件。但是可以联系模型的开发者或者其他社区贡献者看看是否有相关的扩展模块或者是补丁可以使用。另外也可以自己编写代码进行优化，例如对中间变量进行合理的清理和管理等等。6. 升级硬件设备：如果工作负载确实超出了当前设备的处理能力，并且有条件的话，购买更高规格的图形卡也是一个选择。当然这种方式成本相对较高，可能需要权衡一下经济因素和使用效率等因素。7. 算法优化与改用其他方案：如果在充分考虑到效率和精度的前提下仍然无法解决问题，可能需要更改现有的算法逻辑或者转而寻找其他的更加高效的图神经网络模型来替代原有的系统核心组件。对于设置秋叶大佬的整合包环境，可以按照以下步骤进行：1. 安装Python和所需库：确保已安装Python和所需的库，如TensorFlow、PyTorch等。2. 安装StableDiffusion：从秋叶大佬的整合包中下载并安装StableDiffusion。3. 设置环境变量：设置环境变量，以便在运行脚本时使用正确的库和路径。4. 配置GPU内存使用：根据MX450的显存情况，调整训练时的GPU内存使用参数。5. 进行训练和推理：根据需要配置训练和推理的参数，并开始进行训练和推理任务。在解决显存不足的问题时，建议首先确认MX450的显存是否满足要求，如果不满足，可能需要考虑升级显卡或更改更低功耗的GPU。另外，可以参考上述方法进行优化设置和代码编写调整，以更好地利用显存并提高性能。

2G显存请打开--lowvram
无法使用提示词反推,成为学好英文的推动力吧
controlnet只能透过multidiffusion插件tiled vae那个把controlnet移到内存处理的勾选项,让cpu和内存处理controlnet

看看电脑有没有共享显存，有的话安装显卡最新驱动，然后开那个共享显存，我3g显存现在都能训练lora了

2G显存尽量少折腾吧

mx450能出多大的图？速度咋样？