Stable Diffusion 迁移和部署

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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：
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模型由3部分组成：

CLIP text encoder: 处理文本的输入，得到语义特征
Text conditioned unet: 通过逆扩散过程，得到图像的特征
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

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

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原始仓库提供了多个版本

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下载的模型会在.cache里面

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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")deffn(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

exportBMCOMPILER_LAYER_DTYPE_MODE=auto
exportGLOG_v=4exportBMCOMPILER_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：

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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，
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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：

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另外U-Net模型的输出是一个dict，我们将其修改为输出tensor

请添加图片描述

通过trace得到jit模型，转换命令如下：

exportBMCOMPILER_LAYER_DTYPE_MODE=auto
exportGLOG_v=4exportBMCOMPILER_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：

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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：

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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.