Tensor RT是一种高性能深度学习推理优化器和运行时加速库，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。此前TensorRT主要应用于行业，如超大规模数据中心、嵌入式平台、自动驾驶平台等，进行推理加速。现在TensorRT开始面向Windows个人用户开放，比如我们今天要测试的为Stable Diffusion加速的Tensor RT插件。TensorRT ...
TensorRT扩展地址:https://github.com/NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT (如需单独生成LoRA引擎,请使用网址安装lora_v2分支) NVIDIA显卡驱动更新:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ GeForce Experience下载:https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience/ 插件压缩包请在网盘查收:🔗夸克:https://...
准备 Stable Diffusion + TensorRT 环境 1. 在新建的 Notebook 中输入以下命令安装所需依赖。! pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple! pip install --upgrade "torch <2.0.0"! pip install --upgrade "tensorrt>=8.6"! pip install --upgrade "accelerate" "...
在Stable Diffusion AI画图测试中,分别测试了512x512、768 x 768和1024 x 1024三种分辨率,使用同一个模型和相同设置参数,使用NVIDIA专有的TensorRT插件进行加速,对比没有使用TensorRT加速,看看出图效率差多少? 可以非常直观地看到,技嘉RTX 4080 SUPER 魔鹰显卡开启TensorRT加速后,出图效率提升十分明显的,远远领先于xform...
TensorRT扩展地址:https://github.com/NVIDIA/Stable-Diffusion-WebUI-TensorRT (如需单独生成LoRA引擎,请使用网址安装lora_v2分支) NVIDIA显卡驱动更新:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/ GeForce Experience下载:https://www.nvidia.cn/geforce/geforce-experience/ 插件压缩包请在网盘查收:🔗夸克:https://...
现在TensorRT开始面向Windows个人用户开放,比如我们今天要测试的为Stable Diffusion加速的Tensor RT插件。 TensorRT 加速插件可以对Stable Diffusion Web UI训练好的模型进行优化,通过优化网络计算,来提高模型出图效率。对比SDXL加速方法和xFormers加速方法,Tensor RT插件配合NVIDIA GeForce显卡的AI加速效率更加明显。 如何安装...
TensorRT实测: 在Stable Diffusion AI画图测试中,分别测试了512x512、768 x 768和1024 x 1024三种分辨率,使用同一个模型和相同设置参数,使用NVIDIA专有的TensorRT插件进行加速,对比没有使用TensorRT加速,看看出图效率差多少? 可以非常直观地看到,技嘉RTX 4080 SUPER 魔鹰显卡开启TensorRT加速后,出图效率提升十分明显的,...
Stable Diffusion WebUI 是 Github 上最为热门的利用生成式 AI 进行图像生成的项目。它采用 ClipText 对文字进行编码,然后采用 UNet+Scheduler 在潜在表示空间(latent space)上进行 Diffusion,最后采用 Autoencoder Decoder 将第二步生成的扩散信息再转为图像。 Stable Diffusion Pipeline Diffusion 模型最大的痛点是生成...
import diffusersimport torchimport tensorrtfrom diffusers.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionPipelinefrom diffusers import DDIMScheduler# 默认从huggingface下载,如果机器无法访问huggingface,也可以使用本地模型。# 如使用本地模型,替换runwayml/stable-diffusion-v1-5为本地模型地址即可model_path = "runwa...
importdiffusersimporttorchimporttensorrtfromdiffusers.pipelines.stable_diffusionimportStableDiffusionPipelinefromdiffusersimportDDIMScheduler# 默认从huggingface下载,如果机器无法访问huggingface,也可以使用本地模型。# 如使用本地模型,替换runwayml/stable-diffusion-v1-5为本地模型地址即可model_path="runwayml/stable-diffus...