AMD 8845HS 780m으로 Stable-Diffusion 찍먹해보기…

이 글은 AMD 노트북이나 미니PC를 구입하신 분들중 Stable-Diffusion 에 관심이 생겨서 처음 해보는 사람들을 위한 글입니다. 제목에 780m을 썼지만 실제로는 다양한 라데온 그래픽카드에서 구동가능합니다.

이 글 보러 오는 사람이 늘어서 2025년4월 26일
기준 최신버전으로 문서 업데이트을 했습니다.

하지만 저는 이제 ComfyUI로 완전히 넘어가서 더 이상 문서 업데이트는 안 할 예정입니다. 이 글을 보시는 여러분들도 ComfyUI로 오시는걸 추천드립니다.

780m에서 ComfyUI 사용하는 방법

1. 폴더 구조

위와 같이 폴더를 구성 한 이유는…

윈도우 재설치시 AI폴더 그대로 백업&복원하면 별도의 작업 없이 바로 실행이 가능하기 때문입니다.
SD.Next나 reforge 추가 사용시 공통되는 파일을 공유하기 위해서입니다.

2. 공통 파일 다운로드

2-1 Git

Download : https://git-scm.com/downloads/win

git 포터블 버전을 받아서 실행하면 폴더가 하나 생기는데 이걸 전부 ETC\git 폴더로 옮겨줍니다.

2-2 Python 3.10.11

Download : https://www.python.org/downloads/release/python-31011/

설치할때 ETC\python3.10.11 폴더로 지정하거나 기본 설치 후 ETC\python3.10.11 폴더로 옮겨줍니다.

2-3 AMD HIP SDK

Download : https://www.amd.com/en/developer/resources/rocm-hub/hip-sdk.html

6.2.4, 6.1.2, 5.7.1 세가지 버전 중 원하는 것을 선택하시고 만약 설치한 버전으로 작동하지 않는다면 다른 버전을 선택하세요. (780m은 셋다 작동합니다)

6.24 버전을 설치하면 C:\Program Files\AMD\ROCm\6.2 이라는 폴더가 생기는데 이걸 ETC\ROCm\6.2 로 옮겨줍니다.

2-4 ROCmLibs 패치

Download : https://github.com/likelovewant/ROCmLibs-for-gfx1103-AMD780M-APU

HIP SDK는 6000~7000번 최신 라데온 그래픽카드만 공식적으로 지원하는데 능력자분들이 미지원 그래픽카드도 작동하도록 만들어주셨습니다.

위 링크 Release 에서 본인의 그래픽카드에 맞는 파일이 어떤건지 모르겠다면, ETC\ROCm\6.1\bin\amdgpu-arch.exe를 실행하면 됩니다.

다운 받은 파일 압축을 풀면 rocblas.dll과 library 폴더가 나오는데요.

rocblas.dll -> ETC\ROCm\6.2\bin\rocblas.dll
library -> ETC\ROCm\6.2\bin\rocblas\library

으로 복사하면 됩니다.

3. 설치&&실행

3-1 stable-diffusion-webui-amdgpu-install.cmd

@echo off
REM ---------------------------------------------------------------------------
REM parent path를 구함 ex) c:\AI\
FOR %%A IN ("%~dp0.") DO set PARENT_PATH=%%~dpA
set USERPROFILE=%PARENT_PATH%ETC\USERPROFILE\
set GIT_PATH=%PARENT_PATH%ETC\git\cmd\
set "PATH=%GIT_PATH%;%PATH%;"

git init .
git remote add origin https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-amdgpu.git
git pull origin master

이 스크립트는 깃헙에서 webui를 다운받습니다.

3-2 stable-diffusion-webui-amdgpu-run.cmd

@echo off
REM ---------------------------------------------------------------------------
REM parent path를 구함 ex) c:\AI\
FOR %%A IN ("%~dp0.") DO set PARENT_PATH=%%~dpA

set CURRENT_PATH=%~dp0

set USERPROFILE=%PARENT_PATH%ETC\USERPROFILE\
set VENV_DIR=%~dp0venv
set PYTHON_PATH=%PARENT_PATH%ETC\python3.10.11\
set GIT_PATH=%PARENT_PATH%ETC\git\cmd\
set HIP_PATH=%PARENT_PATH%ETC\ROCm\6.2\
set HIP_PATH_62=%HIP_PATH%
set "PATH=%GIT_PATH%;%HIP_PATH%;%HIP_PATH%bin;%HIP_PATH_62%;%PATH%;"


REM ---------------------------------------------------------------------------
rem AppData\Local폴더가 없으면 zluda cache 파일이 생성되지 않음
If Not Exist "%USERPROFILE%AppData\Local\" (
    mkdir %USERPROFILE%AppData\Local\
	mkdir %USERPROFILE%AppData\Roaming\
)

REM 폴더 경로가 바뀌어도 가상 파이쏜 정상 실행 되도록 경로 수정
set tmp_pypath=home = %PYTHON_PATH%
set tmp_venvpath=set VIRTUAL_ENV=%VENV_DIR%
if exist "%VENV_DIR%\" (
	powershell -command "$text = (gc %VENV_DIR%\pyvenv.cfg) -replace 'home = .*', $env:tmp_pypath; $Utf8NoBomEncoding = New-Object System.Text.UTF8Encoding($False);[System.IO.File]::WriteAllLines('%VENV_DIR%\pyvenv.cfg', $text, $Utf8NoBomEncoding);"
	powershell -command "$text = (gc %VENV_DIR%\Scripts\activate.bat) -replace 'set VIRTUAL_ENV=.*', $env:tmp_venvpath; $Utf8NoBomEncoding = New-Object System.Text.UTF8Encoding($False);[System.IO.File]::WriteAllLines('%VENV_DIR%\Scripts\activate.bat', $text, $Utf8NoBomEncoding);"
)
REM ---------------------------------------------------------------------------

set COMMANDLINE_ARGS=--models-dir "%PARENT_PATH%Models" --embeddings-dir "%PARENT_PATH%Models/embeddings" --use-zluda --disable-nan-check 

git pull origin master
call webui.bat

이 스크립트는 webui를 실행합니다.

처음 실행시 필요한 라이브러리나 모델파일을 자동으로 다운받아 설치합니다. 용량이 꽤 크고 오래 걸리니 기다리시면 됩니다.

그리고 처음 이미지 생성시 Zluda 캐싱 작업을 하는데 이 작업이 8845hs 780m 기준으로 대략 40분 정도 걸립니다. 역시 중간에 끄지 말고 기다리시면 됩니다.

4. Tip

Tip 1.

sdxl급인 illustriousXL 계열 기준으로 이미지(1024×1024) 생성시 약 12g의 vram이 필요합니다. 가능한 vram을 크게 잡는걸 추천드립니다.

Tip 2.

설정에 가면 VAE 항목에 TAESD | Full 을 선택하는게 있는데 이거 꼭! 반드시 TAESD를 선택하세요.

TAESD에 대한 자세한 설명은 https://github.com/madebyollin/taesd 을 참고 하시고 이거 하면 연산 속도도 상당히 빨라지고 Out of memory 발생하는걸 상당히 많이 막아줍니다.

이거 말고 Tiled VAE 라는것도 있는데 (별도 확장 설치) 이것도 설치해서 활성화 하세요. SDXL 1.0 연산시 CUDA out ouf memory 나는걸 방지해줍니다.

Tip 3.

모델(체크포인트, 로라) 다운로드는 https://civitai.com/ 에 가면 구할수 있습니다.

2025년 4월 기준으로 Noob, illustrious 미만(sd1.5, pony, sdxl1.0)은 버림받는 추세입니다.

5. 마무으리

마지막으로 제가 딸깍으로 뽑은 이미지 몇장 올려보고 마치겠습니다.