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使用NNCF和🤗 Optimum优化Intel CPU上的Stable Diffusion
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原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用OpenVINO NNCF和Token Merging技术优化Stable Diffusion模型。
- 优化可以在资源受限的硬件上运行Stable Diffusion，减少推理时间和内存占用。
- 实验结果显示，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。
- 传统的模型优化方法对Stable Diffusion模型效果不佳，需要采用更复杂的量化方法。
- 使用量化感知训练（QAT）和知识蒸馏相结合的方法来优化模型。
- Token Merging方法通过合并冗余的tokens来减少计算时间，适用于Stable Diffusion模型。
- 优化后的模型在有限计算资源的设备上表现良好，推理延迟显著降低。
- 优化工作流程从在Pokemons数据集上微调的模型开始，结合了QAT和Token Merging。
- 最终模型在推理速度和内存占用方面表现优异，适合在客户端或边缘CPU上运行。
- 对于通用Stable Diffusion模型，虽然训练成本高，但可以使用相同的方法进行优化。
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