这个模型转换成ncnn的时候用的是pnnx,没走onnx的路子 diffusion处理 我的实现中用的sampler是“elur a”,现在的结果不稳定,这玩儿也要背锅,但它实现确实简单,忍一忍 输出图像的固定为512*512,所以diffusion时候的特征大小shape是(4,64,64) diffusion中其实就是在玩噪声,但c++中生成二维高斯噪声还挺麻烦,所以我...
在CPU上使用Stable Diffusion(使用diffusers在本地运行) 2035 1 2:39 App [保姆级教程]在 Windows 下安装 Stable Diffusion AMD 显卡系列,Lora 模型教学 9118 4 6:00 App Stable Diffusion,免费AI画图用啥显卡。P106-100行也不行。一下就教会你. 7.5万 72 11:37 App Stable Diffusion电脑配置要求 | ai绘画...
产生随机latents(输入给unet的第一个iter),注意这里就是stable diffusion速度快的特殊原因,不是原始图片宽高,而是在一个低维空间中预测(512x512 -> 64x64): 计算每一个iter中的scheduler使用的参数,比如sigma等: Unet+scheduler主循环: Vae decode成正常图片: 显示和存储(原始image输出数据范围是-1,1, 变为0...
安装好后重新启动Stable Diffusion WebUI并进入TensorRT页面的Convert to ONNX标签，然后在Stable Diffusion checkpoint下拉式菜单选择要转换的模型，并点击Convert按钮。接着切换到Convert ONNX to TensorRT标签，选择模型并指定想要转换的分辨率与批次尺寸，并勾选Use half floats使用半精度浮点数数据格式以提升运算性能，最...
模型优化:使用TensorRT对ONNX模型进行优化,包括层融合、精度量化、内存优化等。 生成推理引擎:将优化后的模型转换为高性能的推理引擎。 二、使用TensorRT加速Stable Diffusion模型 Stable Diffusion是一个用于图像创作的深度学习模型。由于其复杂的网络结构和大量的参数,推理速度相对较慢。使用TensorRT加速Stable Diffusion模型...
在当今人工智能领域,生成类模型正以前所未有的速度发展,其中StableDiffusion作为一股不可忽视的力量,正逐渐展现出其强大的图像生成能力。本文将带领大家深入探索StableDiffusion的图像生成实践,并附上Int8量化与ONNX导出推理的详细教程,以期帮助用户更好地利用这一技术。 一、StableDiffusion图像生成实践 StableDiffusion是一...
参考: https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 hugging face官网链接。 移植text_encoder 这里可以将text_encoder模型转为onnx模型,然后构造转换脚本,将onnx模型转换为bmodel模型。 转换为onnx模型defexport_textencoder(pipe): forparainpipe.text_encoder.parameters(): ...
10倍的AI绘图性能提升:Stable Diffusion+Microsoft Olive性能测试 前言 Stable Diffusion是目前知名度最高的AI绘图软件,因为这是一款开源软件,任何人都可以获取并进行二次训练以及修改,所以目前网络上流传的版本和模型极多。其中流传最广的应该是“Automatic1111”的Stable diffusion-wbui,很多非常好用的训练模型都是基于这...
随着AI技术的飞速发展,生成式模型如StableDiffusion在图像创作、设计等领域展现出巨大潜力。然而,这些大模型通常伴随着高昂的计算成本和存储需求。为了提升模型在实际应用中的效率和可部署性,Int8量化和ONNX导出成为重要的优化手段。本文将详细介绍StableDiffusion模型的Int8量化过程及ONNX导出流程,帮助读者实现模型的高效推...
1.基于 onnxruntime,将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化; 2.输出一个 C++版本的 ddim-schduler 库; 3.提供一种“LoRa”的 onnx 模型加载方式; 4.所有相关代码、模型开源 项目地址: https://github.com/TalkUHulk/ai....