在AI生成圖像領(lǐng)域，Stable Diffusion已經(jīng)成為一個(gè)里程碑式的工具，憑借其強(qiáng)大的圖像生成能力，被廣泛應(yīng)用于藝術(shù)創(chuàng)作、商業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。

然而，生成高質(zhì)量圖像的過程常常需要付出大量的時(shí)間和內(nèi)存，這對(duì)于硬件資源有限的設(shè)備來說是一大挑戰(zhàn)。

為了應(yīng)對(duì)這一問題，北京大學(xué)、東北大學(xué)、佐治亞大學(xué)發(fā)布了Stable-Diffusion.cpp（簡(jiǎn)稱Sdcpp）的優(yōu)化方法，引入了Winograd算法和三個(gè)優(yōu)化策略，最終整圖生成速度最高可達(dá)到4.79倍，從此實(shí)現(xiàn)創(chuàng)作自由！

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.05781

項(xiàng)目主頁：https://github.com/SealAILab/stable-diffusion-cpp

Sdcpp是Stable Diffusion模型的C/C++實(shí)現(xiàn)，旨在無需外部依賴的情況下在CPU（以及可能配置GPU）上實(shí)現(xiàn)高效推理。Sdcpp作為一個(gè)高效的推理框架，不僅能夠顯著加速模型的運(yùn)行，還能大幅減少內(nèi)存占用。

Sdcpp的實(shí)現(xiàn)中，計(jì)算密集型的2D卷積運(yùn)算是圖像生成的主要瓶頸，雖然功能強(qiáng)大，但效率卻不夠理想，推理速度較慢，內(nèi)存占用高。

為了解決這些問題，研究人員在Sdcpp的基礎(chǔ)上，引入了Winograd算法，對(duì)Sdcpp中的卷積操作進(jìn)行了革命性的改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)了性能與資源利用率的雙提升。

主要優(yōu)化策略為：

1. 分步處理：將卷積拆解為濾波器和激活權(quán)重的預(yù)處理、預(yù)處理張量的逐元素乘法和中間結(jié)果的后處理三個(gè)階段，提高運(yùn)算效率。
   
2. 局部?jī)?yōu)化：通過調(diào)整數(shù)據(jù)加載方式（散點(diǎn)存儲(chǔ)和聚集加載優(yōu)化），減少 L1 緩存的切換，最大限度地減少緩存交換，提升內(nèi)存使用效率。
   
3. 并行處理：分析算子間的關(guān)聯(lián)性，將關(guān)聯(lián)性較小的運(yùn)算動(dòng)態(tài)分配到不同的計(jì)算線程與核心上，充分利用多線程和多核心架構(gòu)，動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)，充分發(fā)揮硬件性能，減少圖像生成延遲。

尤其是在M系列Mac設(shè)備上，優(yōu)化了性能核心（P-core）和效率核心（E-core）的分工，使推理速度得到了顯著提升。

多設(shè)備、多模型支持

優(yōu)化后的Sdcpp框架支持多個(gè)設(shè)備和模型，包括：

• 主流Stable Diffusion模型：SDv1.4、v1.5、v2.1、SDXL和SDXL-Turbo；
• 不同硬件平臺(tái)：Mac、Android、AMD等；
• 擴(kuò)展模塊：如支持LoRA，以及支持算子量化等，為用戶提供更高的靈活性。

此外，該框架還支持并且優(yōu)化了diffusion transformer模型中的算子，進(jìn)一步拓展了應(yīng)用場(chǎng)景。

速度提升，快！

通過實(shí)際測(cè)試，優(yōu)化成果令人振奮！

單卷積層的加速表現(xiàn)：對(duì)于多種卷積層配置，推理速度平均提升超過2倍！

研究人員測(cè)試了在一些在SD生成圖片過程中出現(xiàn)比較頻繁的卷積層，計(jì)算了在這些單卷積層上，優(yōu)化的Sdcpp相較于原版Sdcpp的加速效果。在不同的卷積層上，推理速度提升至少達(dá)到2倍。

整圖生成速度對(duì)比：最高加速比達(dá)到4.79倍！

 圖像分辨率越大，方法的加速效果越明顯。在生成1024×1024分辨率圖像時(shí)，相比于原版Sdcpp，優(yōu)化后的Sdcpp在M1 Pro以及M2 Max上的推理速度提升可超過4.6 倍（FP32 類型）。

 對(duì)于其他圖像尺寸和SD模型，優(yōu)化的Sdcpp的加速效果也十分顯著（如SDv1.5模型生成512×512圖像時(shí)在M1 Pro上加速1.84 倍）。

 顯著的加速比主要得益于框架的局部?jī)?yōu)化（降低緩存交換并且提高內(nèi)存使用效率），以及并行處理（動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)并且提高運(yùn)算并行度）。

更快的速度，不僅節(jié)省時(shí)間，更讓創(chuàng)作更自由！

實(shí)例展示：更真實(shí)的生成效果

下圖展示了使用 SDXL-Turbo 模型，原版Sdcpp以及我們優(yōu)化的Sdcpp使用5步采樣，所生成的圖像對(duì)比：

可以看出，在相同配置和提示詞下，優(yōu)化后的Sdcpp不僅速度更快，生成的圖像也更加細(xì)膩逼真，細(xì)節(jié)豐富，層次分明。

優(yōu)化的Sdcpp能夠支持不同硬件平臺(tái)上（Mac、Android、AMD 等）各種主流SD模型（如SDv1.4、v1.5、v2.1、SDXL 和 SDXL-Turbo）的所有算子，確保使用這些SD模型能夠生成高質(zhì)量的圖片。

該框架還會(huì)不斷進(jìn)步，研究人員計(jì)劃優(yōu)化更多操作符，提升兼容性；進(jìn)一步提高模型量化的效率；探索在更多設(shè)備上的性能提升。