4090 stable diffusion

### NVIDIA GeForce RTX 4090 Stable Diffusion 兼容性和性能表现

#### 硬件需求分析
NVIDIA GeForce RTX 4090 提供了显著增强的计算能力和更大的显存容量，这使得其非常适合用于运行像Stable Diffusion这样的AI绘画工具。对于这类应用而言，不仅需要强大的CPU和电源供应单元(PSU)，还需要特定类型的图形处理单元(GPU)[^1]。

#### 显存要求满足情况
考虑到Stable Diffusion对GPU的要求——即至少配备有4GB以上的显存来支持本地运算，并建议拥有不少于12GB显存以获得更佳体验——RTX 4090凭借其高达24GB GDDR6X 的海量显存完全可以轻松应对这些条件[^2]。这意味着用户可以设置更高分辨率的画面而不会遇到内存不足的问题。

#### 性能提升预期
由于RTX 4090相比前代产品有着更高的CUDA核心数量以及更快的数据传输速度，在执行复杂的神经网络算法时能够提供更加出色的效率。因此当应用于Stable Diffusion时，预计会带来更快的结果生成时间以及更好的图像质量控制能力[^3]。

为了确保最佳的表现效果，应当保持最新的GPU驱动程序版本并正确安装相应的CUDA环境。此外，根据个人的具体应用场景灵活调整模型参数也是提高最终输出品质的关键因素之一。

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
device = "cuda"

pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)

prompt = "A beautiful landscape painting with mountains and rivers."
image = pipeline(prompt, guidance_scale=7.5)["sample"][0]

image.save("output_image.png")