隨著生成式影像技術的發展，AI 圖像生成模型 Stable Diffusion 逐漸成為熱門的工具。然而，過去使用者通常需要高階的 NVIDIA 顯卡才能發揮其效能。如今，AMD 推出專為 Radeon 顯示卡和 Ryzen AI 處理器最佳化的 Stable Diffusion 版本，讓使用者能夠更輕鬆地使用這款強大的工具，創造出精美的圖像。
AMD 算圖也Yes！Stable Diffusion 團隊推出專為 Radeon 與 Ryzen AI 最佳化版本
Stable Diffusion 團隊正式宣布與 AMD 合作，針對 Radeon GPU 與 Ryzen AI APU 打造一系列 ONNX 格式的優化版本模型。這些模型現已上架 Hugging Face，檔名後綴為「\_amdgpu」，使用者亦可透過 Amuse 3.0 工具直接體驗。這是 Stable Diffusion 首度針對 AMD 平台進行深度調校，展現其跨平台發展的戰略企圖。
SDXL 與 SD3.5 全面升級，推論速度最高提升近四倍
* SD 3.5 Large
* SD 3.5 Large Turbo
* → 相較 PyTorch 原始模型，在 AMD 硬體上推論效能最高可提升 2.6 倍
* SDXL 1.0
* SDXL Turbo
* → 經 AMD 優化後，推論效能最高提升 3.8 倍
優化模型的特性
這些模型均採用 ONNX 格式，可直接整合進任何支援 ONNX Runtime 的 AI 環境中，讓開發者無須修改既有工作流程，就能無痛導入高效能版本。
官方強調，這些優化版本維持開放授權與原模型輸出品質，確保使用者不需為效能犧牲創作自由。
跨平台發展的未來
透過與 Stable Diffusion 團隊的深度合作，不僅讓 Radeon 系列顯示卡成為更具吸引力的選項，也讓搭載 Ryzen AI 處理器的筆電產品更具實用價值。
對企業與創作者來說，這也意味著不再只有 NVIDIA 是選擇。開源社群正迅速適配多元硬體平台，而 AMD 的這波合作有望帶動更多模型開發者重視跨平台效能最佳化。
如何取得與使用 AMD 優化版本模型
使用者可從 Hugging Face 下載這些 AMD 優化版本模型。
使用者可透過 Amuse 3.0 進行本地運算與測試。
常見問題QA
A：不會，AMD 優化版本模型維持與原模型相同的輸出品質。
A：這些模型採用 ONNX 格式，理論上可適用於任何支援 ONNX Runtime 的平台。
A：您可以參閱 AMD 官方部落格發佈的專文，取得更多技術細節與效能分析。
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