目前測試預設的 SD v1.5 和 SD v1.4 可以正常的運行，而且算圖速度明顯快上不少；SD v2 可以跑最佳化，但是算圖時會發生錯誤。

以下為環境建置方式：

1. 於擴充功能頁籤從網址安裝：https://github.com/microsoft/Stable-Diffusion-WebUI-DirectML

2. 重啟UI完成安裝後，在[Settings 設定] –> [User Interface] 的 [Quicksettings list 快速設定列表]，加入 “sd_unet”，套用設定並重新載入UI以啟用 SD Unet 選擇介面。

3. 目前 SD Unet 選單內還沒有模型可以選擇，請切換到 [DirectML] 頁籤，這裡是官方對於該擴充功能的說明，以及運行所需要的套件資訊。

4. 參考說明的 Getting Started 第 1. 點，照著說明便可對直接對官方選用的 SD v1.5 和 SD v1.4 模型進行最佳化。

5. 經過最佳化的模型放： \olive\examples\directml\stable_diffusion\models\optimized\runwayml\stable-diffusion-v1-5\unet\

6. 將其複製到 Stable Diffusion Web UI 的 \stable-diffusion-webui-directml\models\Unet-dml\ 目錄下，並將檔案重新命名成有代表性的名稱。

7. 點選 SD Unet 選單旁的重新整理按鈕，便能選取以運用之。

注意事項

1. 如果在使用Olive的DirectML for Stable Diffusion範例最佳化模型時出現：
   ERROR:onnxruntime.transformers.optimizer:There is no gpu for onnxruntime to do optimization
   截至目前算是正常現象，因為Olive還沒支援在 DmlExecutionProvider 使用GPU跑最佳化。
2. 如果是使用 Stable Diffusion Web UI DirectML，啟動參數的 –use-directml 必須拿掉，否則沒辦法正常執行。