Key Takeaways

• 私たちは AMD と協力して、Stable Diffusion ファミリーの ONNX 最適化版の一部を提供しました。これらは AMD Radeon™ GPU および Ryzen™ AI APUs 上でより高速かつより効率的に動作するよう設計されています。

• Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo、Stable Diffusion XL 1.0、および Stable Diffusion XL Turbo の AMD 最適化版が現在 Hugging Face で入手可能で、末尾に「_amdgpu」が付けられています。エンドユーザーは Amuse 3.0 を使用して AMD 最適化モデルを試すことができます。

• これらの速度向上の技術的詳細については AMD のブログ投稿 で詳しく確認できます。

私たちは AMD と協力して、Stable Diffusion モデルファミリーの ONNX 最適化版を選択して提供しました。これらは AMD Radeon™ GPU および Ryzen™ AI APUs 上でより高速かつより効率的に動作するよう設計されています。この共同のエンジニアリングの取り組みは、推論性能を最大化することに焦点を合わせつつ、モデル出力の品質やオープンライセンスを損なうことなく行われました。

結果は、ONNX Runtime対応環境のどの環境にも統合できる一連の加速モデルであり、既存のワークフローへそのまますぐに組み込むことを容易にします。Stable Diffusion 3.5 (SD3.5) バリアント、当社の最も高度な画像モデル、または Stable Diffusion XL Turbo (SDXL Turbo) を展開する場合でも、これらのモデルは AMD ハードウェア上でより高速な創作アプリケーションを提供する準備ができています。

生成的ビジュアルメディアの普及が加速する中で、私たちのモデルが主要なハードウェア向けに最適化されていることが不可欠です。この協力は、ビルダーや企業が Stable Diffusion を生産パイプラインへ統合できるようにし、ワークフローをより高速で、より効率的にし、スケール可能にします。

利用可能なモデル

AMD は、SD3.5 と SDXL にまたがる 4 つのモデルを最適化して、性能を向上させました。

SD3.5 バージョン:

• Stable Diffusion 3.5 Large

• Stable Diffusion 3.5 Large Turbo

AMD 最適化 SD3.5 モデルは、ベースの PyTorch モデルと比較して最大 2.6 倍の推論速度を実現します。

SDXL バージョン:

• Stable Diffusion XL 1.0   

• Stable Diffusion XL Turbo 

AMD 最適化により、SDXL 1.0 および SDXL Turbo は、ベースの PyTorch モデルと比較して最大 3.8 倍の推論速度を実現します。