使用NNCF和🤗 Optimum优化Intel CPU上的Stable Diffusion
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。发表于：。本文介绍了如何使用OpenVINO NNCF和Token Merging等技术对Stable Diffusion模型进行优化，以在资源受限的硬件上运行。通过QAT和Knowledge Distillation等方法，可以减少模型的推理时间和内存占用，同时保持准确性。实验结果表明，优化后的模型在CPU上的推理速度比PyTorch快5.1倍，模型大小减小至PyTorch的0.25倍。文章还提供了代码示例，讨论了如何优化通用的Stable Diffusion模型。
