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有效且高效的扩散

让 `DiffusionPipeline` 生成特定风格或包含你所想要的内容的图像可能会有些棘手。 通常情况下，你需要多次运行 `DiffusionPipeline` 才能得到满意的图像。但是从无到有生成图像是一个计算密集的过程，特别是如果你要一遍又一遍地进行推理运算。

这就是为什么从pipeline中获得最高的 computational (speed) 和 memory (GPU RAM) 非常重要 ，以减少推理周期之间的时间，从而使迭代速度更快。

本教程将指导您如何通过 `DiffusionPipeline` 更快、更好地生成图像。

首先，加载 `stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5` 模型:

    from diffusers import DiffusionPipeline

    model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, use_safetensors=True)

本教程将使用的提示词是 `portrait photo of a old warrior chief` ，但是你可以随心所欲的想象和构造自己的提示词：

    prompt = "portrait photo of a old warrior chief"

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速度

💡 如果你没有 GPU, 你可以从像 Colab 这样的 GPU 提供商获取免费的 GPU !

加速推理的最简单方法之一是将 pipeline 放在 GPU 上 ，就像使用任何 PyTorch 模块一样：

    pipeline = pipeline.to("cuda")

为了确保您可以使用相同的图像并对其进行改进，使用 `Generator` 方法，然后设置一个随机数种子 以确保其 复现性:

    import torch

    generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(0)

现在，你可以生成一个图像：

    image = pipeline(prompt, generator=generator).images[0]
    image

在 T4 GPU 上，这个过程大概要30秒（如果你的 GPU 比 T4 好，可能会更快）。在默认情况下，`DiffusionPipeline` 使用完整的 `float32` 精度进行 50 步推理。你可以通过降低精度（如 `float16` ）或者减少推理步数来加速整个过程

让我们把模型的精度降低至 `float16` ，然后生成一张图像：

    import torch

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True)
    pipeline = pipeline.to("cuda")
    generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(0)
    image = pipeline(prompt, generator=generator).images[0]
    image

这一次，生成图像只花了约 11 秒，比之前快了近 3 倍！

💡 我们强烈建议把 pipeline 精度降低至 `float16` , 到目前为止, 我们很少看到输出质量有任何下降。

另一个选择是减少推理步数。 你可以选择一个更高效的调度器 (scheduler) 可以减少推理步数同时保证输出质量。您可以在 [DiffusionPipeline] 中通过调用compatibles方法找到与当前模型兼容的调度器 (scheduler)。

    pipeline.scheduler.compatibles
    [
        diffusers.schedulers.scheduling_lms_discrete.LMSDiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_unipc_multistep.UniPCMultistepScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_k_dpm_2_discrete.KDPM2DiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_deis_multistep.DEISMultistepScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_euler_discrete.EulerDiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_dpmsolver_multistep.DPMSolverMultistepScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_ddpm.DDPMScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_dpmsolver_singlestep.DPMSolverSinglestepScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_k_dpm_2_ancestral_discrete.KDPM2AncestralDiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_heun_discrete.HeunDiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_pndm.PNDMScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_euler_ancestral_discrete.EulerAncestralDiscreteScheduler,
        diffusers.schedulers.scheduling_ddim.DDIMScheduler,
    ]

Stable Diffusion 模型默认使用的是 `PNDMScheduler` ，通常要大概50步推理, 但是像 `DPMSolverMultistepScheduler` 这样更高效的调度器只要大概 20 或 25 步推理. 使用 `ConfigMixin.from_config()` 方法加载新的调度器:

    from diffusers import DPMSolverMultistepScheduler

    pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

现在将 `num_inference_steps` 设置为 20:

    generator = torch.Generator("cuda").manual_seed(0)
    image = pipeline(prompt, generator=generator, num_inference_steps=20).images[0]
    image

太棒了！你成功把推理时间缩短到 4 秒！⚡️

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内存

改善 pipeline 性能的另一个关键是减少内存的使用量，这间接意味着速度更快，因为你经常试图最大化每秒生成的图像数量。要想知道你一次可以生成多少张图片，最简单的方法是尝试不同的batch size，直到出现`OutOfMemoryError` (OOM)。

创建一个函数，为每一批要生成的图像分配提示词和 `Generators` 。请务必为每个`Generator` 分配一个种子，以便于复现良好的结果。

    def get_inputs(batch_size=1):
        generator = [torch.Generator("cuda").manual_seed(i) for i in range(batch_size)]
        prompts = batch_size * [prompt]
        num_inference_steps = 20

        return {"prompt": prompts, "generator": generator, "num_inference_steps": num_inference_steps}

设置 `batch_size=4` ，然后看一看我们消耗了多少内存:

    from diffusers.utils import make_image_grid

    images = pipeline(**get_inputs(batch_size=4)).images
    make_image_grid(images, 2, 2)

除非你有一个更大内存的GPU, 否则上述代码会返回 `OOM` 错误! 大部分内存被 cross-attention 层使用。按顺序运行可以节省大量内存，而不是在批处理中进行。你可以为 pipeline 配置 `enable_attention_slicing()` 函数:

    pipeline.enable_attention_slicing()

现在尝试把 `batch_size` 增加到 8!

    images = pipeline(**get_inputs(batch_size=8)).images
    make_image_grid(images, rows=2, cols=4)

以前你不能一批生成 4 张图片，而现在你可以在一张图片里面生成八张图片而只需要大概3.5秒！这可能是 T4 GPU 在不牺牲质量的情况运行速度最快的一种方法。

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质量

在最后两节中, 你要学习如何通过 `fp16` 来优化 pipeline 的速度, 通过使用性能更高的调度器来减少推理步数, 使用注意力切片（enabling attention slicing）方法来节省内存。现在，你将关注的是如何提高图像的质量。

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更好的 checkpoints

有个显而易见的方法是使用更好的 checkpoints。 Stable Diffusion 模型是一个很好的起点, 自正式发布以来，还发布了几个改进版本。然而, 使用更新的版本并不意味着你会得到更好的结果。你仍然需要尝试不同的 checkpoints ，并做一些研究 (例如使用 negative prompts) 来获得更好的结果。

随着该领域的发展, 有越来越多经过微调的高质量的 checkpoints 用来生成不一样的风格. 在 Hub 和 Diffusers Gallery 寻找你感兴趣的一种!

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更好的 pipeline 组件

也可以尝试用新版本替换当前 pipeline 组件。让我们加载最新的 autodecoder 从 Stability AI 加载到 pipeline, 并生成一些图像:

    from diffusers import AutoencoderKL

    vae = AutoencoderKL.from_pretrained("stabilityai/sd-vae-ft-mse", torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
    pipeline.vae = vae
    images = pipeline(**get_inputs(batch_size=8)).images
    make_image_grid(images, rows=2, cols=4)

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更好的提示词工程

用于生成图像的文本非常重要, 因此被称为 提示词工程。 在设计提示词工程应注意如下事项:

- 我想生成的图像或类似图像如何存储在互联网上？
- 我可以提供哪些额外的细节来引导模型朝着我想要的风格生成？

考虑到这一点，让我们改进提示词，以包含颜色和更高质量的细节：

    prompt += ", tribal panther make up, blue on red, side profile, looking away, serious eyes"
    prompt += " 50mm portrait photography, hard rim lighting photography--beta --ar 2:3  --beta --upbeta"

使用新的提示词生成一批图像:

    images = pipeline(**get_inputs(batch_size=8)).images
    make_image_grid(images, rows=2, cols=4)

非常的令人印象深刻! Let’s tweak the second image - 把 `Generator` 的种子设置为 `1` - 添加一些关于年龄的主题文本:

    prompts = [
        "portrait photo of the oldest warrior chief, tribal panther make up, blue on red, side profile, looking away, serious eyes 50mm portrait photography, hard rim lighting photography--beta --ar 2:3  --beta --upbeta",
        "portrait photo of a old warrior chief, tribal panther make up, blue on red, side profile, looking away, serious eyes 50mm portrait photography, hard rim lighting photography--beta --ar 2:3  --beta --upbeta",
        "portrait photo of a warrior chief, tribal panther make up, blue on red, side profile, looking away, serious eyes 50mm portrait photography, hard rim lighting photography--beta --ar 2:3  --beta --upbeta",
        "portrait photo of a young warrior chief, tribal panther make up, blue on red, side profile, looking away, serious eyes 50mm portrait photography, hard rim lighting photography--beta --ar 2:3  --beta --upbeta",
    ]

    generator = [torch.Generator("cuda").manual_seed(1) for _ in range(len(prompts))]
    images = pipeline(prompt=prompts, generator=generator, num_inference_steps=25).images
    make_image_grid(images, 2, 2)

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最后

在本教程中, 您学习了如何优化`DiffusionPipeline`以提高计算和内存效率，以及提高生成输出的质量. 如果你有兴趣让你的 pipeline 更快, 可以看一看以下资源:

- 学习 PyTorch 2.0 和 `torch.compile` 可以让推理速度提高 5 - 300% . 在 A100 GPU 上, 推理速度可以提高 50% !
- 如果你没法用 PyTorch 2, 我们建议你安装 xFormers。它的内存高效注意力机制（memory-efficient attention mechanism）与PyTorch 1.13.1配合使用，速度更快，内存消耗更少。
- 其他的优化技术, 如：模型卸载（model offloading）, 包含在 这份指南.

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