FastDeploy/examples/multimodal/stable_diffusion/README_CN.md

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FastDeploy Diffusion模型高性能部署

本部署示例使用⚡️FastDeploy在Huggingface团队Diffusers项目设计的DiffusionPipeline基础上，完成Diffusion模型的高性能部署。

部署模型准备

本示例需要使用训练模型导出后的部署模型。有两种部署模型的获取方式：

• 模型导出方式，可参考模型导出文档导出部署模型。
• 下载部署模型。为了方便开发者快速测试本示例，我们已经将部分Diffusion模型预先导出，开发者只要下载模型就可以快速测试:

模型	Scheduler
CompVis/stable-diffusion-v1-4	PNDM
runwayml/stable-diffusion-v1-5	EulerAncestral

环境依赖

在示例中使用了PaddleNLP的CLIP模型的分词器，所以需要执行以下命令安装依赖。

pip install paddlenlp paddlepaddle-gpu

快速体验

我们经过部署模型准备，可以开始进行测试。下面将指定模型目录以及推理引擎后端，运行infer.py脚本，完成推理。

python infer.py --model_dir stable-diffusion-v1-4/ --scheduler "pndm" --backend paddle

得到的图像文件为fd_astronaut_rides_horse.png。生成的图片示例如下（每次生成的图片都不相同，示例仅作参考）：

如果使用stable-diffusion-v1-5模型，则可执行以下命令完成推理：

# GPU上推理
python infer.py --model_dir stable-diffusion-v1-5/ --scheduler "euler_ancestral" --backend paddle

# 在昆仑芯XPU上推理
python infer.py --model_dir stable-diffusion-v1-5/ --scheduler "euler_ancestral" --backend paddle-kunlunxin

参数说明

infer.py 除了以上示例的命令行参数，还支持更多命令行参数的设置。以下为各命令行参数的说明。

参数	参数说明
--model_dir	导出后模型的目录。
--model_format	模型格式。默认为'paddle'，可选列表：['paddle', 'onnx']。
--backend	推理引擎后端。默认为paddle，可选列表：['onnx_runtime', 'paddle', 'paddle-kunlunxin']，当模型格式为onnx时，可选列表为['onnx_runtime']。
--scheduler	StableDiffusion 模型的scheduler。默认为'pndm'。可选列表：['pndm', 'euler_ancestral']，StableDiffusio模型对应的scheduler可参考ppdiffuser模型列表。
--unet_model_prefix	UNet模型前缀。默认为unet。
--vae_model_prefix	VAE模型前缀。默认为vae_decoder。
--text_encoder_model_prefix	TextEncoder模型前缀。默认为text_encoder。
--inference_steps	UNet模型运行的次数，默认为100。
--image_path	生成图片的路径。默认为fd_astronaut_rides_horse.png。
--device_id	gpu设备的id。若device_id为-1，视为使用cpu推理。
--use_fp16	是否使用fp16精度。默认为False。使用tensorrt或者paddle-tensorrt后端时可以设为True开启。