嘿，我来帮你搞定RTX 4090上跑Stable Diffusion 3.5 Large爆显存的问题！你的4090有24G显存，其实完全能跑，只是需要点显存优化技巧，试试下面这些方法：

• 启用自动模型分片
  这是最直接的解决方案，不用手动折腾显存分配，让库自动把模型的不同部分分配到GPU显存和CPU内存里，用到哪部分就动态加载哪部分。修改你的代码如下：

  login(HF_TOKEN)
  self.pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
      "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
      torch_dtype=torch.bfloat16,
      device_map="auto"  # 关键参数：自动分配模型到可用设备
  )
  # 这里不需要再手动调用.to("cuda")，device_map会自动处理
  

  这个方法几乎不会影响生成质量，只是偶尔会有一丢丢的速度下降，但对于解决OOM问题来说完全值得，而且4090的24G显存能让大部分模型组件留在GPU上，性能损失微乎其微。

• 用8位/4位量化压缩模型
  如果自动分片还是不够（比如你后台还有其他GPU应用在跑），可以用bitsandbytes库对模型做量化压缩，把参数从16位降到8位甚至4位，大幅减少显存占用。
  首先确保你已经安装了bitsandbytes，然后修改代码：

  self.pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(
      "stabilityai/stable-diffusion-3.5-large",
      torch_dtype=torch.bfloat16,
      device_map="auto",
      load_in_8bit=True  # 8位量化，对质量影响极小；也可以用load_in_4bit=True更省显存
  )
  

  8位量化后的生成质量几乎和原模型没区别，4位量化会有一点点细微的损失，但显存占用能砍半，4090跑起来毫无压力。

• 清理后台显存占用
  有时候系统后台的程序（比如开了好几十个标签页的浏览器、视频剪辑软件、其他AI工具）会偷偷占用GPU显存，导致SD3.5加载失败。你可以打开任务管理器（Windows）或者htop（Linux）查看GPU显存的占用情况，把不需要的程序关掉，腾出更多空间给模型。

• 启用梯度检查点（可选）
  如果你需要做微调或者生成高分辨率图片，开启梯度检查点能进一步节省显存，代价是生成速度会慢一点。只需要在加载完模型后加一行代码：

  self.pipe.enable_gradient_checkpointing()
  

  这个方法对生成阶段的显存优化也很有帮助，适合显存吃紧的场景。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Dima