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令牌合并

令牌合并（ToMe）在基于 Transformer 的网络的前向传递中逐步合并冗余令牌/补丁，这可以加速 `StableDiffusionPipeline` 的推理延迟。

从 `pip` 安装 ToMe：

    pip install tomesd

您可以使用 `tomesd` 库中的 `apply_patch` 函数：

      from diffusers import StableDiffusionPipeline
      import torch
      import tomesd

      pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
            "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True,
      ).to("cuda")
    + tomesd.apply_patch(pipeline, ratio=0.5)

      image = pipeline("a photo of an astronaut riding a horse on mars").images[0]

`apply_patch` 函数公开了多个参数，以帮助在管道推理速度和生成令牌的质量之间取得平衡。最重要的参数是 `ratio`，它控制在前向传递期间合并的令牌数量。

如论文中所述，ToMe 可以在显著提升推理速度的同时，很大程度上保留生成图像的质量。通过增加 `ratio`，您可以进一步加速推理，但代价是图像质量有所下降。

为了测试生成图像的质量，我们从 Parti Prompts 中采样了一些提示，并使用 `StableDiffusionPipeline` 进行了推理，设置如下：

我们没有注意到生成样本的质量有任何显著下降，您可以在此 WandB 报告中查看生成的样本。如果您有兴趣重现此实验，请使用此脚本。

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基准测试

我们还在启用 xFormers 的情况下，对 `StableDiffusionPipeline` 上 `tomesd` 的影响进行了基准测试，涵盖了多个图像分辨率。结果 结果是从以下开发环境中的A100和V100 GPU获得的：

    - `diffusers` 版本：0.15.1
    - Python 版本：3.8.16
    - PyTorch 版本（GPU？）：1.13.1+cu116 (True)
    - Huggingface_hub 版本：0.13.2
    - Transformers 版本：4.27.2
    - Accelerate 版本：0.18.0
    - xFormers 版本：0.0.16
    - tomesd 版本：0.1.2

要重现此基准测试，请随意使用此脚本。结果以秒为单位报告，并且在适用的情况下，我们报告了使用ToMe和ToMe + xFormers时相对于原始管道的加速百分比。

GPU | 分辨率 | 批处理大小 | 原始 | ToMe | ToMe + xFormers
--- | --- | --- | --- | --- | ---
A100 | 512 | 10 | 6.88 | 5.26 (+23.55%) | 4.69 (+31.83%)
| 768 | 10 | OOM | 14.71 | 11
|  | 8 | OOM | 11.56 | 8.84
|  | 4 | OOM | 5.98 | 4.66
|  | 2 | 4.99 | 3.24 (+35.07%) | 2.1 (+37.88%)
|  | 1 | 3.29 | 2.24 (+31.91%) | 2.03 (+38.3%)
| 1024 | 10 | OOM | OOM | OOM
|  | 8 | OOM | OOM | OOM
|  | 4 | OOM | 12.51 | 9.09
|  | 2 | OOM | 6.52 | 4.96
|  | 1 | 6.4 | 3.61 (+43.59%) | 2.81 (+56.09%)
V100 | 512 | 10 | OOM | 10.03 | 9.29
|  | 8 | OOM | 8.05 | 7.47
|  | 4 | 5.7 | 4.3 (+24.56%) | 3.98 (+30.18%)
|  | 2 | 3.14 | 2.43 (+22.61%) | 2.27 (+27.71%)
|  | 1 | 1.88 | 1.57 (+16.49%) | 1.57 (+16.49%)
| 768 | 10 | OOM | OOM | 23.67
|  | 8 | OOM | OOM | 18.81
|  | 4 | OOM | 11.81 | 9.7
|  | 2 | OOM | 6.27 | 5.2
|  | 1 | 5.43 | 3.38 (+37.75%) | 2.82 (+48.07%)
| 1024 | 10 | OOM |  |

如上表所示，`tomesd` 带来的加速效果在更大的图像分辨率下变得更加明显。有趣的是，使用 `tomesd` 可以在更高分辨率如 1024x1024 上运行管道。您可能还可以通过 `torch.compile` 进一步加速推理。

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