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Efficient image generation with Stable Diffusion models and AITemplate using AMD GPUs

2024年1月24日，作者是[Douglas Jia]

Stable Diffusion 已成为图像生成领域的突破性进展，帮助用户将文本描述转化为引人入胜的视觉输出。

Stable Diffusion 的核心是一种独特的方法，称为_扩散建模_。这一过程在正向传递中将现有图像逐渐引入噪声，直到它变得无法识别。然后，在文本提示的指导下，模型细致地反向执行该过程，逐步将噪声图像还原成与文本输入相符的清晰且有意义的表示。这一创新技术使Stable Diffusion能够以非凡的逼真度和对文本输入的严格遵循，生成图像。

通过仔细控制扩散过程并结合文本指导，模型有效地捕捉到文本的本质，将抽象概念转化为生动的视觉表现。

Stable Diffusion 的多功能性不仅限于文本到图像生成，其能力还涵盖一系列图像处理任务，包括图像到图像转换和修补。

- 图像到图像转换 涉及在保留主要特征（如风格、色彩调色板和结构）的同时，将一个图像转换为另一个图像。

- 修补 侧重于通过用合理且一致的细节填充缺失或损坏的区域，恢复损坏或不完整的图像。

AITemplate在增强Stable Diffusion的性能和效率方面起到了关键作用。这个开源的Python框架将AI模型转化为高性能的C++ GPU模板代码，以加速推理。它通过分析模型架构，然后融合和优化特定于该架构的层和操作，从而生成充分利用目标硬件（特别是AMD GPU）能力的高度优化代码。

通过支持AMD MatrixCore架构，AITemplate通过高效利用硬件资源进一步提升性能。这转化为更快的推理时间、更流畅的图像生成以及更简化和用户友好的体验。
在这篇博客中，我们将使用预训练的Stable Diffusion模型，在AMD GPU上结合AITemplate进行文本到图像生成。您也可以独立探索图像到图像生成和修补的步骤。

设置运行环境

在安装ROCm及其兼容包之后，您可以在AMD GPU上运行Stable Diffusion模型。具体安装步骤请参考[ROCm安装指南]。

在本博客中，我们在以下环境中测试了代码片段：ROCm 5.7、Ubuntu 22.04、Python 3.10 和 Pytorch 2.0.1。为了方便起见，您可以直接在Linux系统中拉取并运行Docker容器，使用以下代码：

docker pull rocm/pytorch
docker run -it --ipc=host --network=host --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \--group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \--name=sdxl rocm/pytorch:rocm5.7_ubuntu22.04_py3.10_pytorch_2.0.1 /bin/bash

进入运行中的Docker容器（或其他合适的PyTorch/ROCm环境）后，您需要安装必要的Python包，特别是AITemplate。

注意，[Meta Incubator]上的AITemplate包可能与ROCm不兼容。我们建议从[ROCmSoftwarePlatform]仓库克隆代码，并使用以下代码安装AITemplate包：

git clone --recursive --branch ds-blog https://github.com/ROCmSoftwarePlatform/AITemplatecd AITemplate/python
python setup.py bdist_wheel
pip install dist/aitemplate-*.whl

要安装其他必要的包，请使用：

pip3 install diffusers transformers click accelerate

生成带有文本提示的图像

首先，下载 diffusers 管道文件。该模型是 stabilityai/stable-diffusion-2-1，这是从 stable-diffusion-2 (768-v-ema.ckpt) 微调而来的。生成图像的分辨率为 768 x 768 像素。

cd ../examples/05_stable_diffusion/python3 scripts/download_pipeline.py \
--model-name "stabilityai/stable-diffusion-2-1"

然后，编译模型。

python3 scripts/compile.py --width 768 --height 768

你可以通过提供不同的提示语来测试编译后的模型。例如：

python3 scripts/demo_alt.py --hf-hub-or-path stabilityai/stable-diffusion-2-1 --width 768 --height 768 \
--prompt "A Van Gogh-inspired landscape painting of Golden Gate Bridge, capturing the swirling brushstrokes\and vibrant colors characteristic of the artist's style."

生成的图像保存在 AITemplate/examples/05_stable_diffusion/ 文件夹中，文件名为 example_ait.png。

以上梵高风格的提示语会生成一幅图像。

你还可以尝试以下提示语：

- “森林中的房子，黑夜，空气中漂浮的叶子，荧光蘑菇，清晰的焦点，非常连贯，非常详细，对比鲜明，活力四射，数字绘图”
- “一幅写实的人像画，背景是郁郁葱葱的绿色植被，一位年轻女子有着飘逸的红发和明亮的绿色眼睛，温暖地微笑。”
- “一幅经典的油画，描绘了盛大的宴会场景，贵族和女士穿着精美的服装，在吊灯柔和的光辉下宴饮。”
- “像素艺术风格的繁忙赛博朋克都市景观，霓虹灯照亮摩天大楼，立体广告投射出鲜艳的光芒。”