近期, Microsoft 又推出了 Olive 工具链,优化了 PyTorch 模型并将其转换为 ONNX 的格式,使 开发人员能够更加充分的利用 RTX Tensor Core 等 GPU 硬件加速 AI 运算。 该工具链结合英伟达 最新的显卡驱动(532.03 及其之后的版本)将模型性能带来一次质的提升。 利用Stable Diffusion 生成图片 本次测试针对英伟达早期...
新版本懒人整合包ver1.2版本已发布,集成controlnet下载链接不变,最新视频介绍了如何自己转换集成controlnet的大模型:https://www.bilibili.com/video/BV1ZL411U7gh/整合包解压后直接双击:1运行ONNX_UI.bat就可以了解压下载下来的controlnet模型,放到controlnet目录下解
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...
将StableDiffusion模型导出为ONNX格式,可以方便地在多种推理环境中部署。 导出流程 模型准备:确保已下载StableDiffusion模型权重,并安装必要的依赖库(如transformers、diffusers等)。 修改Diffusers库:为了使StableDiffusion能够导出为ONNX格式,可能需要对Diffusers库中的某些部分进行修改,特别是与模型架构相关的代码。 导出ONN...
ONNX的推理功能主要通过其支持的框架和工具来实现。 在ONNX中,通过使用稳定的扩散(Stable Diffusion)技术,可以实现高效、准确的推理。稳定的扩散是一种能够有效处理输入数据的技术,它可以保证模型在推理过程中的稳定性和准确性。下面将从几个方面来介绍ONNX稳定扩散技术的推理过程。 1. 模型导入与解析 在进行推理...
webui.bat --onnx --backend directml --precision full --no-half 接下来就进入的是带有onnx的Stable Diffusion,在Olive选项卡中选择Optimizing model with Olive即可获取一个经过优化的模型,在最上方的选项卡中选择这个模型,即可加速AI绘画过程了 性能对比 ...
只吃瓜怎么能行,当然要上手一试啦!本文送上了一份StableFusion的int8量化教程,以及ONNX导出,甚至是TensorRT加速推理。通过CPU OpenVINO加速也就3分钟推理。 最近stablediffusion大火,但很多人都只是吃瓜,最多也就是在huggingface网站上试一下,这其实并不够,作为一个富有商业嗅觉的AI从业者,我嗅探到的更多的是他的商...
stable diffuion onnx模型保存路径 在使用Stable Diffusion模型时,可以使用以下路径保存ONNX模型: ``` saved_model = "path/to/save/model.onnx" model.export_onnx(saved_model) ``` 请将“path/to/save”替换为您想要保存模型的路径。确保您有写入权限,并使用正确的文件扩展名“model.onnx”。
pythonexport_df_onnx.py 1. To generate onnx models. 总结 生成模型在之前效果其实并不好,但是到如今,大模型已经展示出了惊人的能力。不管是创作还是设计logo,从某种方面来说可能甚至是超过常人的。然而大模型都非常大,门槛比较高,我们将StableDiffusion 降维到int8,你甚至只需要一个CPU就能推理!
图1.Stable Diffusion 降噪过程 由于其计算复杂性,这个过程可以从特定类型的GPU核心中获得显著的好处,例如NVIDIA Tensor核心。这些专门的的核心从设计之初就是为了加速矩阵乘法累加运算,从而加快图像生成速度。 NVIDIA 通用L4 GPU拥有超过 200 个 Tensor Core,是企业希望在生产环境中部署 SDXL 的...