Amd卡在Win11下运用显卡原生加速运行Lada教程，简单易懂！！

gbywreyuerh@out

本帖已免费开放，关于 Lada 的相关参数设置也可以参考小礼物的B站视频
https://b23.tv/Nrnla7Y
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不卖软件，纯公益！


首先，有这份教程离不开 @fish313331 大佬！（https://javpcn.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1324）

该教程需要你有一定的操作系统基础知识，如果连什么是powershell和命令行都不知道，那还是放弃吧！
另外，强烈建议开启科学，否则有可能很多支持包下载过慢，或者下载失败！

1，首先，需要安装winget，因为我用的是Win11 LTSC，所以需要自己手动装，安装方式如下：
去https://github.com/microsoft/winget-cli/releases这里下载目前的1.11.510版，发布中的7个文件都需要！将它们下载到同一个目录中，比如C:\winget\
然后打开管理员版的powershell，输入如下命令来安装winget：

1. 
   
2. Add-AppxProvisionedPackage -Online -PackagePath "C:\winget\Microsoft.DesktopAppInstaller_8wekyb3d8bbwe.msixbundle" -LicensePath "C:\winget\e53e159d00e04f729cc2180cffd1c02e_License1.xml" -Verbose
   

复制代码

注意！当前系统一旦安装winget，将无法卸载，或者卸载很麻烦！

2，然后不用关闭当前powershell，继续安装支持库：

1. 
   
2. winget install --id Git.Git -e --source winget
   
3. winget install --id Python.Python.3.13 -e --source winget
   
4. winget install --id Microsoft.VCRedist.2013.x64  -e --source winget
   
5. winget install --id Microsoft.VCRedist.2013.x86  -e --source winget
   
6. winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools -e --source winget --silent --override "--wait --quiet --add ProductLang En-us --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended"
   
7. set-ExecutionPolicy RemoteSigned
   

复制代码

注意！VisualStudio.2022.BuildTools安装的东西比较多，而且会装windows kit，和winget一样，可能无法卸载或卸载会很麻烦！
注意！最后一步可能提示是否信任脚本执行，输入y然后回车即可。
装好后，重启电脑！

3，电脑重启后，打开普通版的powershell，依次输入命令来下载lada源码：

1. 
   
2. $project = "C:\project"
   
3. mkdir $project
   
4. cd $project
   
5. git clone https://github.com/ladaapp/lada.git
   
6. cd lada
   
7. py -m venv .venv
   
8. .\.venv\Scripts\Activate.ps1
   

复制代码

上述命令的意思是创建一个工作目录，然后克隆lada源代码，然后创建python虚环境，并在当前powershell激活该虚环境。

4，接下来，安装amd的rocm版的pytroch：
注意！根据@fish313331所说，目前只有torch-2.9.0a0+rocm7.0.0rc20250909版本被lada支持，后续升级版是否能用需要大佬回报或各位自行研究。

1. 
   
2. pip install `
   
3. https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/torch-2.9.0a0%2Brocm7.0.0rc20250909-cp313-cp313-win_amd64.whl `
   
4. https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/torchaudio-2.8.0a0%2Brocm7.0.0rc20250909-cp313-cp313-win_amd64.whl `
   
5. https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/torchvision-0.24.0a0%2Brocm7.0.0rc20250909-cp313-cp313-win_amd64.whl `
   
6. --extra-index-url https://rocm.nightlies.amd.com/v2/gfx120X-all/
   

复制代码

注意！当前命令仅适用于RX9070和RX9060显卡，如果你需要自己的显卡库，则去https://rocm.nightlies.amd.com/v2/这里查看自己显卡的llvm是否被支持！
而查看显卡对应llvm，则在amd官方：https://rocm.docs.amd.com/projects/install-on-linux/en/develop/reference/system-requirements.html，这里也能直接看到支持的显卡。

5，最后，安装lada-cli：

1. 
   
2. pip install -e '.[basicvsrpp]'
   

复制代码

接着按照@fish313331大佬所说，装一下补丁并下载模型：

1. 
   
2. patch -u .venv/lib/site-packages/ultralytics/utils/ops.py patches/increase_mms_time_limit.patch
   
3. patch -u .venv/lib/site-packages/ultralytics/utils/__init__.py  patches/remove_ultralytics_telemetry.patch
   
4. patch -u .venv/lib/site-packages/mmengine/runner/checkpoint.py  patches/fix_loading_mmengine_weights_on_torch26_and_higher.diff
   
5. Invoke-WebRequest 'https://github.com/ladaapp/lada/releases/download/v0.7.1/lada_mosaic_detection_model_v3.1_accurate.pt' -OutFile ".\model_weights\lada_mosaic_detection_model_v3.1_accurate.pt"
   
6. Invoke-WebRequest 'https://github.com/ladaapp/lada/releases/download/v0.7.1/lada_mosaic_detection_model_v3.1_fast.pt' -OutFile ".\model_weights\lada_mosaic_detection_model_v3.1_fast.pt"
   
7. Invoke-WebRequest 'https://github.com/ladaapp/lada/releases/download/v0.2.0/lada_mosaic_detection_model_v2.pt' -OutFile ".\model_weights\lada_mosaic_detection_model_v2.pt"
   
8. Invoke-WebRequest 'https://github.com/ladaapp/lada/releases/download/v0.6.0/lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth' -OutFile ".\model_weights\lada_mosaic_restoration_model_generic_v1.2.pth"
   

复制代码

注意！补丁不确定是不是必须要装？但是4个pt模型必须要装！少一个都会出错！我试过只装极个别，lada会无法启动！
都装好后，如果实在不放心，可以再次重启电脑。


7，电脑重启后，可以依次测试当前环境和lada是否运行正常：
首先，是以后每次启动lada都需要输入的命令：
注意！今后所有操作都要在powershell中，普通版和管理员版都可以。

1. 
   
2. $project = "C:\project"
   
3. cd $project
   
4. cd lada
   
5. .\.venv\Scripts\Activate.ps1
   

复制代码

切记！上述命令以后每次用lada都要输一遍！
然后，是第一条测试命令：

1. 
   
2. python -c 'import torch;print(torch.__version__)'
   

复制代码

如果torch运行正常，则会显示2.9.0a0+rocm7.0.0rc20250909，否则一定会弹出各种错误，如果有错误则lada一定运行不了！
接着，是第二条测试命令：

1. 
   
2. lada-cli --list-devices
   

复制代码

该条命令会调用lada然后测试当前可用的加速硬件是什么，如果显卡加速调用正常那么会有两行显示，第二行为cuda:0和你的amd显卡型号，否则会显示一行，且只显示两个cpu的参数！
而如果lada-cli启动出错，则查看你上面的整个编译过程是不是有错，比如因为墙的原因导致有些包没有下载完整之类的……

8，今后启动lada，只能用命令行：
在这些命令：

1. 
   
2. $project = "C:\project"
   
3. cd $project
   
4. cd lada
   
5. .\.venv\Scripts\Activate.ps1
   

复制代码

之后，输入：

1. 
   
2. lada-cli
   

复制代码

即可！
至于lada-cli的各种用法，自己慢慢学吧，它不带参数启动时的说明文档很详细了，而且扩展的命令大部分也是属于ffmpeg的，ffmpeg官方文档也很齐全！

9，添加amd显卡ffmpeg硬件编码amf支持：
在上述测试都正常无误的情况下，下载：https://www.gyan.dev/ffmpeg/builds/ffmpeg-release-full-shared.7z，然后解压到你喜欢的目录，比如C:\utils\，然后在lada虚环境内依次输入如下命令：

1. 
   
2. $FFMPEG_DIR = "C:\utils\ffmpeg-8.0-full_build-shared"
   
3. $env:Path = $FFMPEG_DIR + "\bin;" + $env:Path
   
4. $env:LIB = $FFMPEG_DIR + "\lib;" + $env:LIB
   
5. $env:INCLUDE = $FFMPEG_DIR + "\include;" + $env:INCLUDE
   
6. pip uninstall av
   
7. pip install av --no-binary av
   

复制代码

上述命令的意思是将预编译好的ffmpeg解压后的目录添加到lada虚环境中，然后卸载旧的ffmpeg支持库，重新安装。

10，让amf生效：
在项目目录内，修改：lada\cli\main.py文件，打开它，然后在第5行的import os下面，新建一行，输入：

1. 
   
2. os.add_dll_directory(r"C:\utils\ffmpeg-8.0-full_build-shared\bin")
   

复制代码

保存，然后回到powershell，用：

1. 
   
2. lada-cli --list-codecs
   

复制代码

命令来测试是否amf已支持。正常情况下，在列表中会看到：

1. 
   
2. av1_amf            AMD AMF AV1 encoder
   
3. h264_amf           AMD AMF H.264 Encoder
   
4. hevc_amf           AMD AMF HEVC encoder
   
5. Encoders with support for hardware acceleration (GPU):
   
6.         cuda
   
7.         vaapi
   
8.         dxva2
   
9.         qsv
   
10.         d3d11va
    
11.         opencl
    
12.         vulkan
    
13.         d3d12va
    
14.         amf
    

复制代码

这些内容，而这时候就表示成功启用了amf显卡加速，现在！lada可以完全跑在amd显卡之上了！
那么，要使用显卡加速来破解，执行命令就是：
（你不会嘛？懒得看lada自带说明，那就回贴才能看命令咯！ ）

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D:\Test\Test.mp4为你的视频位置，av1_amf可以替换为你需要的编码器，1000的分片数值跟随内存和显存来定，具体多少各位可以慢慢自己尝试。
根据我实测，av1编码速度最快，分片的话官方貌似只支持到400，超过400我好像没感觉有啥区别？

OK！现在lada在amd显卡上就可以完全正常的运用显卡加速运行，性能等同于nvidia显卡！用我的1秒测试视频，从一开始的cpu解码需要30多秒，直到可以使用amd显卡破解但cpu编码的12秒，再到现在全显卡破解仅需2秒！！

25.10.16原创且仅发布于javpcn论坛！

hejack178

哥们，操作系统是不是必须要Win11？

hong77

没有AMD卡的路过

gbywreyuerh@out

hejack178 发表于 2025-10-16 17:37
哥们，操作系统是不是必须要Win11？

别的系统要不你试试，然后回报结果，以帮助其他人，因为我家里和公司都是win11ltsc版，所以没办法测试别的系统，装一遍太麻烦了

hejack178

gbywreyuerh@out 发表于 2025-10-16 17:40
别的系统要不你试试，然后回报结果，以帮助其他人，因为我家里和公司都是win11ltsc版，所以没办法测试别 ...

我目前在外地，只能回去了试试。

tbyvwjrh

小白一枚  可能不会成功 但高低支持一下

gbywreyuerh@out

教程已完美，结帖！

无声海

学习一下

Silence3399

感谢博主，试试效果如何。

black2236

学习一下