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理。 一、Int8量化基础 Int8量化是一种将模型中的浮点数(如float32)转换为8位整数(int8)的技术,旨在通过减少数据精度来加速计算过程并降低...
git clone https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-4git lfs install cd stable-diffusion-v1-4 git lfs pull You should downloading weights using git lfs large file system, the model about 3GB. To make unet_2d_condition in stablefusion able to export to onnx, make some modificatio...
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业能力,不得不说,现在生成类的AI模...
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! 这里面还有无...
运行一个命令,使用 Percentile Quant 生成图像,并使用 demoDiffusion 测量延迟。在本节中,我们使用 INT8 作为示例,但 FP8 的工作流程大致相同。 python demo_txt2img_xl.py"enchanted winter forest with soft diffuse light on a snow-filled day"--version xl-1.0--onnx-dironnx-...
运行单个命令即可使用 Percentile Quant 生成图像,并使用 demoDiffusion 测量延迟。 在本节中,我们使用 INT8 作为示例,但 FP8 的工作流程基本相同。 python demo_txt2img_xl.py"enchanted winter forest with soft diffuse light on a snow-filled day"--version xl-1.0 --onnx-dir onnx-sdxl --engine-dir...
batch_size: Only used for dummy input generation and onnx sanity check. {min,max}_batch_size: The input batch size of TRT engine along its dynamic axis.Run End-to-End Stable Diffusion XL TRT Pipeline The inference script can be found here: SDXL TRT Inference Script NVIDIA/NeMo. unet_x...
▲搭载骁龙芯片的手机运行Stable Diffusion，15秒左右出图，来源：高通 从实际演示结果来看，其性能和精确度的确已经接近云端处理的水平。可以说，火爆的生成式AI变革潮，已经真正开始落地我们最常见、最离不开的智能手机了，而我们每个人的生活，也必将受到生成式AI的深刻影响。从ChatGPT到Stable Diffusion、Microsoft ...
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...
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....