Stable Diffusion 迁移和部署

文章目录

    • 1. 模型概述
    • 2. 模型架构
    • 3. 模型迁移流程
      • 3.1 前置准备
      • 3.2 CLIP text encoder
      • 3.3 VQ-VAE (fp16)
      • 3.4 Text conditioned unet
      • 3.5 创建pipeline
      • 3.6 web demo部署
    • 4. 效果展示
    • 5. 相关链接

此实验需要最新的sdk实现模型的迁移,最终在1684X上进行推理。

代码地址为:
http://219.142.246.77:65000/sharing/sgZNjWcYK

1. 模型概述

Stable Diffusion 是一个文本生成图像的模型,它是基于 Diffusion 模型的一个变体,Diffusion 模型是一个基于随机游走的生成模型,它可以生成高质量的图像。Stable Diffusion 模型在 Diffusion 模型的基础上,通过引入稳定性约束,使得生成的图像更加稳定,更加逼近真实图像。

2. 模型架构

Stable Diffusion 模型的架构如下图所示:

模型由3部分组成:

  1. CLIP text encoder: 处理文本的输入,得到语义特征
  2. Text conditioned unet: 通过逆扩散过程,得到图像的特征
  3. VQ-VAE : 通过Auto-Encoder的方式,得到图像的重构以及图像的latent space vector

3. 模型迁移流程

3.1 前置准备

  1. 安装必要的库 pip install diffusers==0.2.4 transformers scipy ftfy
from diffusers import StableDiffusionPipeline

# get your token at https://huggingface.co/settings/tokens
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", use_auth_token=YOUR_TOKEN)

prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse" #输入文本
image = pipe(prompt)["sample"][0] #得到生成的图片

由此可以从huggingface下载预训练模型

Stable Diffusion 迁移和部署_第1张图片

原始仓库提供了多个版本

Stable Diffusion 迁移和部署_第2张图片

下载的模型会在.cache里面

Stable Diffusion 迁移和部署_第3张图片

stable diffusion 模型由4个模型构成,需要迁移4个模型:

3.2 CLIP text encoder

可以直接使用官网上的onnx模型进行推理:

直接迁移 CLIP 中的 TextEncoder 模型。
需要注意的是: TextEncoder 模型的输入是一个文本token序列,token是从0开始的整数,对应在设置模型的描述时添加数据类型的声明。

转换脚本是:

python3 -m bmneto --model=./text_encoder.onnx \
                  --outdir="./" \
                  --target="BM1684" \
                  --shapes="1,77" \
                  --opt=1 \
                  --cmp=false \
                  --net_name="text_encoder" \
                  --descs="[0,int64,0,49409]"

3.3 VQ-VAE (fp16)

VAE decoder onnx 无法使用bmneto转换, 因此本次采用的是 PyTorch 的方式:

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("/mnt/sdb/wangyang.zuo/.cache/huggingface/diffusers/CompVis--stable-diffusion-v1-4.main.7c3034b58f838791fc1c581d435c452ea80af274")

def fn(input_tensor): # 构造输入函数 
    with torch.no_grad():
        return pipe.vae.decode(input_tensor)
    
jitmodel = torch.jit.trace(fn, torch.rand(1,4,64,64))
jitmodel.save("vae_decoder.pt")

转换命令


export BMCOMPILER_LAYER_DTYPE_MODE=auto
export GLOG_v=4
export BMCOMPILER_STAT_ERR=1

python3 -m bmnetp   --model=./vae_decoder.pt \
                    --outdir="./" \
                    --target="BM1684" \
                    --shapes="1,4,64,64" \
                    --net_name="vae_decoder" \
                    --opt=2 \
                    --cmp=false 

encoder 也可以采用类似的方式进行转换。

3.4 Text conditioned unet

这个模型较大,得到的jit模型有3.4G,首先需要注意的是,模型是多输入,其输入顺序如源码所示:

通过构造输入,得到jit模型, 其中各个输入信息如下:

timestep 1
latent_model_input.shape
(2, 4, 64, 64)
text_embeddings.shape
(2, 77, 768)

通过调试可以指导timestep的初始值为999, 因此timestep 为 torch.tensor(999).

查看源码可以看到,

继续查看源码,发现只有这一处出现了boardcast_to算子, 而且是在网络前半部分出现的,只于timestamp有关,其作用时将timestemp的维度改为输入的batch维度. 因此,此算子可以抽离出来,将其转化为预处理, 因此修改源码为:

Stable Diffusion 迁移和部署_第4张图片

另外U-Net模型的输出是一个dict,我们将其修改为输出tensor

Stable Diffusion 迁移和部署_第5张图片

通过trace得到jit模型,转换命令如下:

export BMCOMPILER_LAYER_DTYPE_MODE=auto
export GLOG_v=4
export BMCOMPILER_STAT_ERR=1
import bmnetp
## compile fp32 model
bmnetp.compile(
  model = "./unet/unet_jit_remove_pickle_error.pt",        ## Necessary
  outdir = "./compilation5",                 ## Necessary
  target = "BM1684X",              ## Necessary
  shapes = [[2,4,64,64], [2], [2,77,768]],  ## Necessary
  net_name = "unet2",              ## Necessary
  opt = 0,                        
  dyn = False,                    
  cmp = True,                     ## optional, if not set, default equal to True
  enable_profile = False,           ## optional, if not set, default equal to False
  desc="[1,int64,0,100]", # 额外添加的参数  
)

3.5 创建pipeline

使用 sophon sail 加载模型创建pipeline。
通过 python3 demo_with_bmodel.py --prompt "portrait photo of a asia 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 –upbeta, 4k" --num-inference-steps 32 进行测试。

可以得到如下图:

注意生成的图具有随机性,需要固定seed才能得到一摸一样的图。

3.6 web demo部署

运行 streamlit run demo_web.py 启动web服务,通过浏览器访问 http://localhost:8501 可以看到如下界面:

Stable Diffusion 迁移和部署_第6张图片

通过在输入框中输入文本描述,可以得到相应的图像,由于生成的图具有随机性,可能需要多次尝试才能得到一个比较好的结果。模型推理时间与输入文本长度无关,与 num_inference_steps 有关,其值越大,生成的图像越清晰,但是推理时间也越长。 注意根据diffusion原理,num_inference_steps不应太小,建议最少大于10.

4. 效果展示

5. 相关链接

样例开源仓库:https://github.com/sophon-ai-algo/examples

BM1684 BMNNSDK文档:https://developer.sophgo.com/site/index/document/6/all.html

编译工具用户开发手册: https://doc.sophgo.com/docs/2.7.0/docs_latest_release/nntc/html/index.html

量化工具用户开发手册:https://doc.sophgo.com/docs/2.7.0/docs_latest_release/calibration-tools/html/index.html

算能量化工具介绍及使用说明:https://www.bilibili.com/video/BV1DA4y1S75p?spm_id_from=333.999.0

官网视频教程:https://developer.sophgo.com/site/index/course/all/all.html

官网文档中心:https://developer.sophgo.com/site/index/document/all/all.html

官网下载中心:https://developer.sophgo.com/site/index/material/all/all.html

官网论坛:https://developer.sophgo.com/forum/view/43.html

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