%/text_model/embeddings/token_embedding/Gather_output_0 = Gather(%text_model.embeddings.token_embedding.weight, %/text_model/Reshape_output_0) %/text_model/embeddings/position_embedding/Gather_output_0 = Gather(%text_model.embeddings.position_embedding.weight, %/text_model/embeddings/Slice_output_...
and git paste this line in cmd/terminal: git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml && cd stable-diffusion-webui-directml && git submodule init && git submodule update (you can move the program folder somewhere else...
从测试结果看,Microsoft Olive工具确实能提升AMD GPU在Stable Diffusion-Automatic1111中的AI表现,实测RX 7900 XTX显卡的每秒迭代数可提升至19.4it/s左右,相较原版性能提升了13.3倍。Stable Diffusion的图片生成速度也有大幅度提升,具体提升效果取决于生成的图片质量、数量可能会有所区别。但在我们的测试中,Microsoft Olive...
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...
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
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”。
就在前几个月，AMD和微软合作优化了Microsoft Olive路径，可把基本模型从PyTorch转换成ONNX，以便发挥最佳AMD GPU的AI性能，官方数据显示用了此工具可把RX 7900 XTX的每秒迭代速度从1.87it/s提高到18.59it/s，提升非常巨大，并且经过多个版本的AMD驱动迭代优化，相信A卡在Stable Diffusion中体验会更好，这篇文章就...
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...
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!
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 经过测试,这样的方法能把AI绘画的速度提升到原来的三倍左右,但是仍然不是完全体。使用512x512的大小进行测试,使用DPM++ SDE Kar...