东北大学发布开源优化版Stable稳定期升级系统

北京大学等研究团队优化Stablediffusion模型，实现图像生成速度和内存效率飞跃

摘要：
随着人工智能的飞速发展，图像生成技术在艺术创作、商业设计等领域的应用愈发广泛。其中，StableDiffusion模型凭借其强大的图像生成能力受到广泛关注。高质量图像生成过程对硬件资源的需求巨大，特别是对于内存和计算速度的要求极高。针对这一问题，北京大学、东北大学、佐治亚大学的研究团队对StableDiffusion模型进行了优化，推出了Stable-Diffusion.cpp（简称Sdcpp）框架，显著提升了图像生成速度和内存效率。

一、背景介绍

StableDiffusion已经成为AI生成图像领域的里程碑式工具。
该模型可以生成高质量、逼真的图像，广泛应用于艺术创作、商业设计等领域。
生成高质量图像的过程需要大量的时间和内存，这对于硬件资源有限的设备来说是一个巨大的挑战。

二、Sdcpp框架的优化方法

为了解决这一问题，北京大学等研究团队发布了Stable-Diffusion.cpp（Sdcpp）框架的优化方法。
Sdcpp是StableDiffusion模型的C/C++实现，旨在无需外部依赖的情况下在CPU（以及可能配置GPU）上实现高效推理。

Sdcpp框架主要引入了Winograd算法和三个优化策略，从而实现了性能与资源利用率的双提升。
Winograd算法是一种高效的卷积计算方法，可以显著减少计算量，提高推理速度。

三、主要优化策略

1. Winograd算法的引入：通过对Sdcpp中的卷积操作进行改进，Winograd算法实现了性能的提升，同时降低了内存占用。
2. 设备优化：Sdcpp框架特别针对M系列Mac设备进行了优化，通过调整性能核心（P-core）和效率核心（E-core）的分工，大大提高了推理速度。
3. 多设备、多模型支持：优化后的Sdcpp框架支持多个设备和模型，包括diffusiontransformer模型中的算子，进一步拓展了应用场景。

四、优化成果展示

实际测试表明，Sdcpp框架的优化成果令人振奋。

1. 单卷积层的加速表现：对于多种卷积层配置，推理速度平均提升超过2倍。
2. 整图生成速度对比：在生成高分辨率图像时，推理速度提升更加显著，最高加速比达到4.79倍。
3. 生成的图像质量：使用优化后的Sdcpp生成的图像更加细腻逼真，细节丰富，层次分明。

五、实例展示

下图展示了使用SDXL-Turbo模型，原版Sdcpp和优化后的Sdcpp所生成的图像对比。
可以看出，优化后的Sdcpp不仅速度更快，生成的图像也更加真实。

六、未来计划与展望

研究团队计划进一步优化Sdcpp框架，包括优化更多操作符、提升兼容性、提高模型量化的效率，以及在更多设备上的性能提升。

七、结论

通过引入Winograd算法和多项策略，Sdcpp框架实现了图像生成速度和内存效率的飞跃。
从此，创作者们可以更加自由地发挥想象力，无需担心硬件资源的限制。

八、参考资料
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相关标签： 内存、 速度、 算法、 卷积、 算子、 东北大学、 开源优化、 stable、

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