Stable Diffusion是AI图像生成领域的一种先进算法，它彻底改变了我们创造图像的方式。然而，就像许多尖端技术一样，它也面临一系列挑战。开发人员和研究人员所面临的主要障碍之一是延迟问题——生成一张图像需要的时间可能相当长。这让许多用户想知道是否有方法可以加快Stable Diffusion的速度。

本文全面探讨了如何加速Stable Diffusion的三种关键技术。这些方法将帮助你优化这个强大的工具，释放其全部潜力。

Stable Diffusion简介

在深入研究加速Stable Diffusion的技术之前，让我们先了解它是什么以及为什么它如此重要。Stable Diffusion是一种基于AI的算法，用于创建图像。它属于扩散模型的大家庭，由于其生成高质量图像的能力而受到广泛关注。

这些模型通过逆向工程一个图像的模糊过程来工作。它们从一个随机图像开始，并根据提示逐渐完善，直到达到所需的输出。这个过程虽然有效，但是可能耗时且资源密集。

2023年一个受到关注的另一个流行的图像生成工具是Midjourney。但是，Stable Diffusion与Midjourney有何不同？了解一下。

Stable Diffusion生成的图像

加速Stable Diffusion的三种方法

现在，让我们深入探讨优化Stable Diffusion的策略。

策略1：交叉注意力优化

交叉注意力优化是加速Stable Diffusion最有效的方法之一。这种技术主要着眼于使交叉注意力计算更快速、占用更少内存。

如何实施交叉注意力优化？

根据你使用的软件不同，实施交叉注意力优化的过程会有所不同。本指南将使用AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI来展示此过程。该GUI可以在Google Colab、Windows或Mac等各种平台上使用。

在AUTOMATIC1111 Web-UI中，导航到“设置”页面，选择左侧面板上的“优化”。在“交叉注意力优化”下拉菜单中，选择一个优化选项。初始选择为“自动”。选择所需选项后，点击“应用设定”。

不同的交叉注意力优化技术

有多种交叉注意力优化技术可供选择。让我们来看一些最常用的技术：

• Doggettx：这是对原始实现的注意力操作的早期改进。它最初显著加快了速度，但现在大多数用户已经转向其他选项。
• xFormers：由Meta AI团队开发的xFormers是一个能够优化注意力操作的转换器库，它减少了内存使用，并提高了速度。它实现了高效的内存注意力和闪电注意力，减少了内存使用量，并加快了操作速度。
• Scaled-dot-product（SDP）注意力：这是PyTorch中内置的高效记忆注意力和闪电注意力的实现。它是xFormers选项的一种有力替代方案，尽管有一个缺点——生成的图像有时可能是不确定的。
• sdp-no-mem：这是去除了内存注意力的缩放点积注意力。生成的图像是确定性的，即相同的生成参数产生完全相同的图像。
• Sub-quadratic attention：这是另一种高效的内存注意力的实现，可在xFormers或SDP不可行时使用。
• Split-attention v1：这是内存注意力的早期版本。在尝试这个版本之前，建议先使用xFormers或SDP。
• Invoke AI：对于没有Nvidia GPU的MacOS用户来说，这是一个有用的选项。它使用Invoke AI代码库中实现的跨注意力优化。

在这里你还可以了解如何训练你自己的Stable Diffusion模型。

策略2：令牌合并

令牌合并是一种新颖的技术，通过减少需要处理的标记数量来提升Stable Diffusion的效果。其思想是识别和合并冗余标记，而不会对输出产生重大影响。

如何实施令牌合并？

AUTOMATIC1111内置支持令牌合并。要使用它，请导航到“设置”页面，转到“优化”部分，并设置令牌合并比例。例如，0.2表示合并20%的标记。最后，点击“应用设定”。

策略3：负向引导最小sigma

负向引导最小sigma选项是加速Stable Diffusion的另一种有效方式。这种技术在某些被认为是无关紧要的条件下关闭负向提示。

如何实施负向引导最小sigma？

要使用它，请导航到“设置”页面，转到“优化”部分，并设置负向引导最小sigma的值。最后，点击“应用设定”。

其他优化策略

除了上述方法外，你还可以利用PyTorch和其他第三方库（如DeepSpeed）的多种优化来降低Stable Diffusion的成本，同时对生成的图像质量影响不大。

PyTorch优化

PyTorch提供了几种强大的优化技术，可以显著提高Stable Diffusion模型的性能。以下是三个关键的PyTorch优化技术，你可以实施：

• 使用torch.float16代替torch.float32进行混合精度：这可以使推理速度提高40%。
• 使用torch.inference_mode或torch.no_grad模式：这两种模式下推理速度可以提高<1%。
• 实施CUDA图形：此技术可以使推理速度提高5%。

DeepSpeed推理

DeepSpeed推理是由微软提供的一种工具，它提供了一系列功能，以更高效地服务基于transformer的PyTorch模型。它会用优化后的版本替换任何与DeepSpeed内部注册的层匹配的层。这样可以实现更快的推理时间。这可能导致推理速度提高44%。

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总结

优化Stable Diffusion可以显著提高推理速度和内存使用率。通过利用诸如跨注意力优化、令牌合并和负向引导最小sigma等技术，可以使Stable Diffusion变得更快且更高效。

但是，重要的是要记住，每种优化技术都有其自身的权衡。因此，务必仔细考虑每种优化技术的影响，并选择最适合你需求的技术。