X-Stable-Diffusion 使用教程

X-Stable-Diffusion 使用教程

x-stable-diffusion Real-time inference for Stable Diffusion - 0.88s latency. Covers AITemplate, nvFuser, TensorRT, FlashAttention. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xs/x-stable-diffusion

1. 项目目录结构及介绍

x-stable-diffusion 项目是一个用于加速 Stable Diffusion 模型的开源项目，其目录结构如下：

x-stable-diffusion/
├── .github/              # GitHub 工作流和配置文件
├── AITemplate/           # AITemplate 优化框架相关文件
├── FlashAttention/       # FlashAttention 优化集成相关文件
├── ONNX/                 # ONNX 模型转换相关文件
├── PyTorch/              # PyTorch 模型相关文件
├── TensorRT/             # NVIDIA TensorRT 框架相关文件
├── generated_images/     # 生成的图像样本
├── graphs/               # 图表和性能分析相关文件
├── nvFuser/              # nvFuser 优化集成相关文件
├── .gitignore            # 忽略的文件列表
├── .pre-commit-config.yaml # pre-commit 配置文件
├── CODE_OF_CONDUCT.md    # 项目行为准则
├── CONTRIBUTING.md       # 贡献指南
├── LICENSE               # 项目许可证
├── README.md             # 项目自述文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 CLI 工具 stochasticx 来完成的。要使用这个工具，首先需要确保系统中安装了 Python 和 Docker。然后，通过以下命令安装 stochasticx 库：

pip install stochasticx

安装完成后，可以使用以下命令部署 Stable Diffusion 模型：

stochasticx stable-diffusion deploy --type aitemplate

此命令会使用 AITemplate 优化框架来部署模型。部署完成后，可以通过以下命令进行推断：

stochasticx stable-diffusion inference --prompt "Riding a horse"

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要是通过修改 stochasticx 命令的参数来实现的。例如，要调整生成图像的步骤数以减少延迟，可以在部署时设置 num_inference_steps 参数：

stochasticx stable-diffusion deploy --type aitemplate --num_inference_steps 30

此外，还可以通过环境变量或配置文件来设置其他参数，例如 image_size，以调整生成的图像大小。

项目的配置文件通常位于项目根目录下的 .github 文件夹中，其中包括了 GitHub 工作流和项目的配置。具体的配置文件内容需要根据项目的具体需求来定制。

x-stable-diffusion Real-time inference for Stable Diffusion - 0.88s latency. Covers AITemplate, nvFuser, TensorRT, FlashAttention. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xs/x-stable-diffusion