%/text_model/Gather_1_output_0 = Gather[axis = 0](%/text_model/Shape_1_output_0, %/text_model/Constant_2_output_0) %/text_model/Constant_3_output_0 = Constant[value = <Tensor>]() %onnx::Unsqueeze_33 = Constant[value = <Tensor>]() %/text_model/Unsqueeze_output_0 = Unsqueeze...
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...
下载标准版stable diffusion webui,直接敲 git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 修改webui-user.bat文件,在set COMMANDLINE_ARGS=这行后面加上--skip-torch-cuda-test,然后保存。 进入stable-diffusion-webui这个文件夹,在命令行里面敲cd stable-diffusion-webui就行了。 进入...
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...
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”。
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!
运行Stable Diffusion(Olive版)之后,在ONNX页面下先下载原版模型,然后在Olive页面中点选Optimize ONNX model,然后点击Optimize model using Olive按键优化模型,大约3分27秒即可完成优化。 优化完成之后,此时在主界面左上角即可选择原版模型或Olive优化模型进行出图对比了。这里提醒大家在首次下载完ONNX原版模型之后备份一...
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...
1.基于 onnxruntime,将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化;