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. 项目介绍

x-stable-diffusion 是由 StochasticAI 开发的一个开源项目，旨在通过一系列加速技术提升 Stable Diffusion 模型生成图像的速度和效率。该项目整合了多种优化框架，包括 AITemplate、TensorRT、nvFuser 和 FlashAttention，使用户能够根据需求选择最佳技术进行图像生成，从而节省时间和成本。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装 Python 和 Docker。

安装 stochasticx 库

pip install stochasticx

部署 Stable Diffusion 模型

使用以下命令部署模型：

stochasticx stable-diffusion deploy --type aitemplate

您也可以选择其他优化框架，如 TensorRT、nvFuser 或 FlashAttention。

进行推理

部署模型后，您可以使用以下命令进行推理：

stochasticx stable-diffusion inference --prompt "骑马"

要查看推理命令的所有选项，可以使用：

stochasticx stable-diffusion inference --help

查看日志

要查看部署的日志，执行以下命令：

stochasticx stable-diffusion logs

停止并移除部署

如果您想停止并移除部署，可以使用：

stochasticx stable-diffusion stop

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 x-stable-diffusion 的应用案例和最佳实践：

• 通过调整 num_inference_steps 参数到 30，可以获得小于 1 秒的推理延迟。
• 减小 image_size 也可以帮助提升生成图像的速度。
• 在 Google Colab 上运行时，可以尝试使用 PyTorch - FP16 或 TensorRT。

4. 典型生态项目

x-stable-diffusion 项目涉及以下典型生态项目和技术：

• AITemplate：Meta 的最新优化框架。
• TensorRT：NVIDIA 的 TensorRT 框架。
• nvFuser：与 PyTorch 集成的 nvFuser。
• FlashAttention：Xformers 中的 FlashAttention 集成。
• ONNX：ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放的生态系统，允许在不同的框架和平台之间交换神经网络模型。

通过这些优化技术，x-stable-diffusion 能有效提升图像生成的性能和效率。

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