x-stable-diffusion
是由 Stochastic 团队开发的一个开源项目,旨在加速 Stable Diffusion 模型的图像生成过程。通过一系列的优化技术,该项目帮助用户更加快速高效地生成图像,从而节省时间和成本。用户在选择适合自己需求的加速技术时,还可以参考示例图像和全面的基准测试报告。此外,配套的命令行工具 stochasticx
让用户可以方便地在本地机器上部署和使用这一工具。
要开始使用 x-stable-diffusion
,需要确保你的系统上已安装了 Python 和 Docker。
安装最新版本的 stochasticx
库:
pip install stochasticx
部署 Stable Diffusion 模型:
stochasticx stable-diffusion deploy --type aitemplate
使用已部署的模型进行推理:
stochasticx stable-diffusion inference --prompt "Riding a horse"
查看部署日志:
stochasticx stable-diffusion logs
停止并移除部署:
stochasticx stable-diffusion stop
通过将 num_inference_steps
设置为 30
,图像生成时间可以缩短至0.88秒。另外,也可以通过减少 image_size
来进一步降低延迟。
Stochastic 提供了在 Google Colab 上测试这些优化技术的指南,可以尝试使用 PyTorch 和 TensorRT 等不同的框架进行图像推理。
x-stable-diffusion
项目集成了多种优化技术,这些技术包括:
在测试中,该项目使用了配备 CUDA 11.6 的 40GB A100 GPU。基准测试报告提供了不同配置下的推理时间和显存占用量,帮助用户选择优化方案。
在 A100 GPU 上,TensorRT 和 AITemplate 提供了较快的推理速度,最优情况下可以将推理延迟降至1.38秒。
通过调整 batch_size
,可以观察到不同方案在同时处理多个请求时的性能表现,提供了关于速度和显存占用的全面信息。
项目提供了多种示例图像,展示了不同优化技术在相同输入下的表现差异,这些图片展示了优化技术对生成图像质量的影响。
x-stable-diffusion
是一个社区驱动的项目,任何社区成员都可以参与该项目的开发与维护。Stochastic 鼓励对项目的贡献,包括新功能的开发和文档的改进,欢迎任何对项目感兴趣的人参与其中。
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