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Asyncdiff
Asyncdiff
AsyncDiff 适合需要进行高效图像生成和视频生成的研究人员和开发者。特别适用于寻求降低深度学习模型推理时间，同时保持生成内容质量的应用场景。
AI图像生成AI模型#分布式计算#文本到图像#高效推理#扩散模型#文本到视频#推理加速#稳定扩散#无需训练普通产品开源
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产品介绍
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简介
AsyncDiff 是一种用于并行化扩散模型的异步去噪加速方案，它通过将噪声预测模型分割成多个组件并分配到不同的设备上，实现了模型的并行处理。这种方法显著减少了推理延迟，同时对生成质量的影响很小。AsyncDiff 支持多种扩散模型，包括 Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler、Stable Diffusion XL 1.0、ControlNet、Stable Video Diffusion 和 AnimateDiff。
截图
产品特色
支持多种扩散模型并行化加速，如Stable Diffusion 2.1、Stable Diffusion 1.5、Stable Diffusion x4 Upscaler等。
通过分割噪声预测模型实现设备间的并行计算，有效降低推理延迟。
减少推理延迟，保持生成质量，适用于高效的图像和视频生成。
提供详细的脚本以加速特定模型的推理过程，方便用户进行定制化优化。
支持 ControlNet、Stable Diffusion XL 等多种模型，灵活适应不同的应用场景。
提供灵活的配置选项以适应不同的并行计算需求，使得异步并行推理更加方便。
易于集成，仅需添加少量代码即可启用异步并行推理，降低开发成本。
使用教程
安装必要的环境和依赖，包括 NVIDIA GPU、CUDA 和 CuDNN，确保系统支持并行计算。
创建 Python 环境并激活，然后安装 AsyncDiff 的依赖包，以便进行异步并行推理。
在现有的扩散模型代码中引入 AsyncDiff，并进行必要的配置，比如分割数量和去噪步长。
根据需求选择并配置模型分割的数量、去噪步长和预热阶段，以满足不同的并行计算需求。
运行提供的示例脚本或自定义脚本来执行并行推理，评估加速效果。
根据输出结果评估 AsyncDiff 加速效果，并进行必要的调整，以达到最佳性能。
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