以下基于作者介绍：
Stable Diffusion WebUI Forge 是一个基于Stable Diffusion WebUI（基于Gradio）的平台，可简化开发、优化资源管理并加快推理速度。
“Forge”这个名字的灵感来自于“Minecraft Forge”。该项目旨在成为 SD WebUI 的 Forge。
与原始 WebUI（针对 1024 像素的 SDXL 推理）相比，您可以期待以下加速：
如果您使用常见的 GPU（如 8GB vram），您可以预期推理速度（it/s）会提高约 30~45% ，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 700MB 至 1.3GB，最大扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 2 倍到 3 倍，最大扩散批量大小（不会 OOM）将增加约 4 倍到 6 倍。
如果您使用功能较弱的 GPU（例如 6GB vram），则预计推理速度（it/s）将提高约 60~75% ，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 800MB 至 1.5GB（最大）扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 3 倍，最大扩散批量大小（不会 OOM）将增加约 4 倍。
如果您使用像 4090 这样具有 24GB vram 的强大 GPU，您可以预期推理速度 (it/s) 会提高约 3~6%，GPU 内存峰值（在任务管理器中）将下降约 1GB 至 1.4GB，最大扩散分辨率（不会 OOM）将增加约 1.6 倍，最大扩散批量大小（不会 OOM）将增加约 2 倍。
如果使用 ControlNet for SDXL，最大 ControlNet 数量（不会 OOM）将增加约 2 倍，使用 SDXL+ControlNet 的速度将加快约 30~45%。
Forge 带来的另一个非常重要的变化是Unet Patcher。使用 Unet Patcher，Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertile 等方法都可以在大约 100 行代码中实现。
多亏了 Unet Patcher，许多新东西现在都可以在 Forge 中实现并得到支持，包括 SVD、Z123、masked Ip-adapter、masked controlnet、photomaker 等。
无需再对 UNet 进行 Monkeypatch 并与其他扩展发生冲突！
Forge还添加了一些采样器，包括但不限于DDPM、DDPM Karras、DPM++ 2M Turbo、DPM++ 2M SDE Turbo、LCM Karras、Euler A Turbo等（LCM从1.7.0开始就已经在原始webui中）。
最后，Forge 承诺我们只会做好我们的工作。Forge 永远不会对用户界面添加不必要的主观更改。您仍在使用 100% 自动 1111 WebUI。