AMD Amuse في 2026: ماذا حدث، وهل يجب أن تستخدمه بعد؟
نظرة عامة
Amuse هو تطبيق مجاني على سطح المكتب لصنع صور وفيديوهات بالذكاء الاصطناعي على جهازك الشخصي، معروف كخيار مدعوم من AMD لمالكي Radeon وRyzen AI. مطوره الأصلي توقف عن تطويره وأصدر الكود كمصدر مفتوح، والإصدار المجتمعي الآن يواصل دعمه مع دعم لعلامات تجارية أخرى من بطاقات الرسوميات.
تم بناء Amuse بواسطة TensorStack، شركة برمجيات من نيوزيلندا، بالتعاون مع AMD. الفكرة كانت بسيطة: مثبت واحد، بدون بايثون، بدون سطر أوامر، ونماذج مخصصة لأجهزة AMD. أصبح الخيار الأساسي عندما يسأل مالكو Radeon عن كيفية تشغيل Stable Diffusion.
كيف وصل إلى هنا: في 2024 أُطلق Amuse 2.0 في نسخة تجريبية كمولد صور محلي يركز على AMD. في أبريل 2025 أضاف Amuse 3.0 نماذج محسنة لأجهزة AMD تم تطويرها مع Stability AI (موسومة _amdgpu على Hugging Face) وفيديو بجودة مسودة؛ وادعت AMD تسريع يصل إلى 4.3 مرات على RX 9070 XT مع النماذج المحسنة. في ديسمبر 2025 أُصدر Amuse كمصدر مفتوح وتوقفت TensorStack عن تطويره. في أوائل 2026 انتقل Amuse 3.2.0 المدعوم من المجتمع إلى برامج أحدث (.NET 10، ONNX Runtime 1.23)، وأزال الميزات الخاصة بـ AMD مثل مقياس الدقة XDNA Super Resolution ووضع نفسه كبرنامج محايد للأجهزة. استمرت الإصدارات كل بضعة أسابيع: v3.7.0 في أغسطس 2026 أضاف دعم StableDiffusion.cpp مع Vulkan وCUDA وROCm، وv3.8.2 (6 أكتوبر 2026) هو الإصدار الحالي عند مراجعة هذا الدليل.
لذا فإن "AMD Amuse" الذي يبحث عنه الناس لم يعد فعلاً ملك AMD. هو الآن تطبيق مفتوح المصدر عام يعمل على بطاقات Radeon.
مرجع
الجانب | Amuse 3.0 (2025، عصر AMD) | Amuse اليوم (المجتمع، v3.8.2) |
|---|---|---|
مدعوم من | TensorStack, with AMD | مجتمع المصدر المفتوح (GitHub: saddam213/AmuseAI؛ العنوان القديم TensorStack-AI يعيد التوجيه هناك) |
دعم بطاقة الرسوميات | AMD Radeon and Ryzen AI | |
نماذج الصور | ||
الفيديو | Draft-quality video diffusion | |
أخرى | AMD-optimized models, NPU upscaler | |
التثبيت | Installer from AMD and TensorStack | مثبت وملف مضغوط على صفحة إصدارات GitHub (Amuse_v3.8.2.exe، حوالي 407 ميجابايت)، أو بناء من المصدر |
الرخصة | Proprietary |
خطوة بخطوة
- اذهب إلى مشروع Amuse على GitHub (saddam213/AmuseAI؛ العنوان TensorStack-AI/AmuseAI يعيد التوجيه هناك) بدلاً من روابط التحميل القديمة التي قد تشير إلى إصدارات متوقفة.
- افتح صفحة الإصدارات وحمّل المثبت الحالي، Amuse_v3.8.2.exe (حوالي 407 ميجابايت)، أو الملف المضغوط. تم التحقق في 9 أكتوبر 2026؛ رقم الإصدار يتغير كل بضعة أسابيع.
- شغّله. على ويندوز 11 ينصح المشروع بتشغيله كمسؤول إذا فشل إعداد البيئة.
- اختر الخلفية التي تناسبك. بطاقات NVIDIA تستخدم CUDA 13 (تعريف 580.65 أو أحدث). بطاقات AMD وIntel تستخدم خلفية Vulkan؛ خلفية StableDiffusion.cpp تضيف ROCm للنماذج المدعومة.
- البناء من المصدر اختياري: استخدم Visual Studio 2026 مع حزمة تطوير سطح المكتب .NET، افتح Amuse.sln، ابني الحل وشغّل Amuse.exe. إذا كان هذا يبدو معقداً، انظر البدائل في النصائح.
نصائح
- ماذا تختار: بطاقة Radeon قديمة وصور بسيطة، Amuse مع SD 1.5 أو SDXL لا يزال طريقة سهلة للبدء؛ بطاقة RX 9070 XT أو RX 7900 XTX وأعمال جدية، ComfyUI مع دعم ROCm الرسمي أسرع في الإعداد وأكثر مرونة (انظر دليل AMD GPUs)؛ بطاقة AMD وفيديو بالذكاء الاصطناعي، Wan2GP له تثبيت مخصص لـ AMD ويدعم نماذج فيديو أكثر.
- الدروس القديمة لم تعد صالحة. الأدلة من 2024 و2025 تصف ميزات خاصة بـ AMD مثل مقياس دقة XDNA ومكتبة النماذج المحسنة التي أزالها أو غيرها الإصدار المجتمعي.
- ابدأ بالنماذج الصغيرة أولاً. في اختبار لإصدار المجتمع المبكر (3.2.0)، النماذج حتى حوالي 4 جيجابايت تعمل بدون مشاكل بينما النماذج الأكبر كانت تتعطل أكثر مع خطأ في بطاقة الرسوميات؛ الإصدارات اللاحقة تحسنت، لكن البداية بنماذج صغيرة لا تزال آمنة.
- دليل AMD 2025 لـ Amuse 3.0: SD 1.5 على معظم بطاقات Radeon مع 6 جيجابايت أو أكثر من VRAM؛ SDXL وSD 3.5 Medium على RX 7800 XT أو أفضل؛ Flux.1 Schnell على RX 7800 XT أو أفضل أو Ryzen AI Max+ 395 مع 64 جيجابايت أو أكثر من الرام؛ Flux.1 Dev وSD 3.5 Large فقط على بطاقات محطة عمل 48 جيجابايت.
حل المشكلات
النماذج الكبيرة تتعطل بخطأ في بطاقة الرسوميات
لماذا يحدث
إصدارات المجتمع المبكرة كانت تواجه مشاكل استقرار مع النماذج الكبيرة، وتحسينات الذاكرة الخاصة بـ AMD اختفت.
كيفية الإصلاح
حدّث إلى الإصدار الحالي، استخدم نموذج أصغر أو نموذج كمي، خفّض الدقة، أو انتقل إلى ComfyUI مع ROCm للنماذج الكبيرة مثل Flux وQwen-Image.
المثبت من رابط قديم لا يعمل أو لا يحدث البرنامج
لماذا يحدث
هو إصدار TensorStack متوقف.
كيفية الإصلاح
قم بإلغاء تثبيته واحصل على المثبت الحالي من صفحة إصدارات GitHub.
فشل الإعداد على ويندوز 11
لماذا يحدث
قد يحتاج Amuse إلى حقوق المسؤول لإعداد بيئته.
كيفية الإصلاح
شغّله كمسؤول، كما توصي تعليمات المشروع.
أسئلة
هل Amuse لا يزال تطبيق AMD؟
ليس حقاً. AMD دعمت النسخة الأصلية، لكن النسخة مفتوحة المصدر يديرها المجتمع، وأزالوا الميزات الخاصة بـ AMD ويدعمون علامات تجارية أخرى من بطاقات الرسوميات.
هل Amuse مجاني؟
نعم. كود المصدر مفتوح تحت رخصة Apache 2.0، والتطبيق المسبق البناء مجاني للاستخدام تحت رخصة Amuse 2.0.
ما أفضل طريقة لصنع صور بالذكاء الاصطناعي على بطاقة AMD الآن؟
لأغلب الناس مع بطاقة Radeon حديثة، ComfyUI Desktop مع دعم AMD ROCm الرسمي. الآن هو إعداد مدعوم وبنقرة واحدة على ويندوز، ويشغل نماذج أكثر بكثير. Amuse لا يزال جيداً للاستخدام البسيط مع نماذج صغيرة.
ماذا لو لم أرغب في إعداد أي شيء؟
استخدم خدمة سحابية بدلاً من ذلك. لا تعريفات، لا تثبيتات، ويعمل على أي جهاز: PirateDiffusion من تيليجرام، BitVector من تطبيق ويب.
روابط ومصادر
- Amuse on GitHub (source, releases)
- Amuse releases (installer)
- AMD: Amuse 3.0 and the AMD-optimized models (April 2025)
- PirateDiffusionAD
- BitVector web appAD
النماذج في هذا الدليل
نماذج Stable Diffusion 1.5
نماذج Stable Diffusion XL 1.0
نماذج Flux
نماذج Flux 2 / Klein
نماذج Qwen
نماذج Zimage
نماذج Wan
كتبه
يدير هذه السفينة. لديه آراء عن أوقات فك تشفير VAE لم يطلبها أحد. يؤمن أن الأوزان تريد أن تكون حرة وأن أي نموذج لا يمكنك تنزيله هو اشتراك مع خطوات إضافية. لن يجيب على أسئلة حول 400 جيجابايت من نقاط التحقق على NAS.
جميع الأدلة من Captain
أدلة ذات صلة
تشغيل نماذج الصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي على بطاقات AMD (دليل 2026)
7 أكتوبر 2026
كيفية تثبيت Wan2GP: فيديو وصور بالذكاء الاصطناعي على بطاقات الرسوميات ذات الذاكرة المحدودة
8 أكتوبر 2026
ما هو ComfyUI؟ دليل للمبتدئين عن العقد، سير العمل والرسم البياني الأول
17 ديسمبر 2025
متطلبات VRAM لكل نموذج شائع للصور والفيديو بالذكاء الاصطناعي (2026): الدقة الكاملة، FP8 و GGUF
6 أكتوبر 2026
ما هو LoRA وكيف تستخدمه في ComfyUI وForge وAutomatic1111 وعلى السحابة
20 مايو 2026
PirateDiffusion: تشغيل أي نموذج من خلال Telegram، بدون الحاجة إلى GPU
3 أكتوبر 2026
المزيد من الأدلة
نفاد ذاكرة CUDA: كم تحتاج كل نماذج الذكاء الاصطناعي من VRAM وكيف تناسبها
18 مايو 2026
Flux مقابل SDXL مقابل SD 1.5 مقابل Qwen مقابل Z-Image: أي عائلة نماذج تستخدم في 2026
22 مايو 2026
بدائل Civitai: أين تجد وتحمل نماذج الذكاء الاصطناعي في 2026
16 سبتمبر 2026
كيفية تدريب LoRA في المنزل (ومتى تستأجر GPU بدلاً من ذلك)
5 أغسطس 2026
الأوزان المفتوحة مقابل المصدر المفتوح مقابل API فقط: ما الذي يُسمح لك فعلاً بفعله
29 يوليو 2026