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...
新升级Microsoft 和 Facebook 相继推出了 ONNX 格式,这个格式可以支持将任何平台上模型的转化。 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…
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...
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ONNX模型:使用PyTorch的torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。注意设置正确的输入形状、输出名称和动态维度。 三、实践案例 以下是一个简化的实践案例,展示如何将StableDiffusio...
ai生成图片的功能是真的强大,很多平台都有次数使用限制,今天分享一款离线版本的ai绘画生成软件,Android-Stable-diffusion-ONNX离线版,不用联网就可以使用,根据用户给出的参数就可以生成你想要的图片效果,生成的图片会有点慢,效果还不错。 使用方法 1、Android-Stable-diffusion-ONNX是一个AI绘画软件,输入提示词Prompt...
3、Windows AMD GPU ONNX+Olive使用教程 ONNX即是Open Neural Network Exchange,是为了适应多种不同的深度学习框架而产生的一种通用性深度学习框架,可以处理Keras、Pytorch以及Chainer等一系列不同的模型文件并获得ONNX模型。获得ONNX模型之后就可以使用Windows的ML进行加速了,而AMD与微软一起维护了一个Olive的优化方法...
具体来说,就是 Python预装的 PyTorch无法发挥出AMD GPU的AI性能,而Microsoft Olive是一个Python转换工具,将基本模型从 PyTorch转换为ONNX,以此充分发挥AMD GPU的AI加速能力。AMD的官方数据显示,Microsoft Olive工具可以将RX 7900 XTX的每秒迭代速度从1.87it/s提高到18.59it/s,AI性能提升至9.9倍。
Android-Stable-diffusion-ONNX 使用你的Android手机运行Stable diffusion 下载https://huggingface.co/TIEMING/Chilloutmix/tree/main 模型复制模型到Assets文件夹 使用github ci build构建APP: https://github.com/Fcucgvhhhvjv/Android-Stable-diffusion-ONNX/blob/master/.github/workflows/android.yml 也可以通过安装...
| |--xl-1.0-onnx | `--xl-1.0-pytorch_model `--config.pbtxt 启动Triton 推理服务器。在本演示中,我们使用EXPLICIT模型控制模式来控制加载的 Stable Diffusion 版本。有关生产部署的更多信息,请参阅安全部署注意事项。 tritonserver--model-repository diffusion-models--model-control-mode...
【SD4J (Stable Diffusion in Java):基于ONNX Runtime的Java的Stable Deffusion管线,具有GUI界面和负面文本支持,展示了如何在Java中使用ONNX Runtime进行推理,并提供了性能优化的最佳实践】'SD4J (Stable Diffusion in Java) - Stable diffusion pipeline in Java using ONNX Runtime' GitHub: github.com/oracle...