Diffusion 模型最大的痛点是生成图片的速度过慢。Stable Diffusion 采用了多种方式加速图片生成，令实时图像生成成为可能。Stable Diffusion 使用编码器将图片从 3*512*512 转为 4*64*64，极大地降低了计算量。它在潜在表示空间（latent space）上进行 Diffusion 过程，大大减少计算复杂度，同时也能保证不错的图片生...
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...
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://...
随着StableDiffusion的新技术越来越多,就算是3090、4090之类的24g大显存卡皇有时也遭不住各种模型在pytorch里横冲直撞.因此有必要进行适当的优化来减少显存占用并加速图片的推理生成. (2024.9.3) 总结一下 首先优化有时间和空间两个方面,一个是算力受限(跑出一张图要等几分钟),另一个显存受限(还没跑就OOM 爆显...
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://...
在充满活力的生成式人工智能领域,扩散模型以其能够通过文本提示生成高质量图像而脱颖而出。像Stable Diffusion这样的模型已经彻底改变了创意领域的格局。 然而,利用扩散模型进行推理可能会因为所需的迭代去噪步骤而需要大量计算资源。这给那些希望实现最佳端到端推理速度的公司和开发人员带来了相当大的挑战。
个人使用电脑搭建平台使用AI绘画，是现在很流行的。本地部署的开源平台，最常见的是 “Stable Diffusion” ，俗称SD。使用SD就可以进行 AI 绘画，它的基本特色，就是输入文字描述，然后通过显卡进行AI运算，然后生产图片。比如上图，就是在SD界面上输入部分文本描述文字后，AI绘画自动完成的。“Stable Diffusion” 简称...
从实验结果看,开启 xformers 和 TensorRT 优化后,Stable Diffusion 图片生成时间平均减少 44.7%,显存减少 37.6%。 参考文献: TensorRT https://github.com/NVIDIA/TensorRT Stable Diffusion WebUI https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ...
本文将介绍如何使用TensorRT加速Stable Diffusion模型,从而快速生成高质量的图像。 一、TensorRT简介 TensorRT是一个高性能的深度学习推理引擎,支持多种深度学习框架,如TensorFlow、PyTorch等。它通过对深度学习模型进行优化,提高推理速度并降低计算资源消耗。使用TensorRT进行模型优化需要经过以下步骤: 导出模型:将深度学习框架...
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。