使用AMD GPU和ONNX Runtime高效生成图像与Stable Diffusion模型

Efficient image generation with Stable Diffusion models and ONNX Runtime using AMD GPUs

2024年2月23日撰写，作者[道格拉斯·贾（Douglas Jia）](Douglas Jia — ROCm Blogs)

在这篇博客中，我们将向您展示如何使用预训练的Stable Diffusion模型，通过ONNX Runtime在AMD GPU上生成图像。功能包括从文本生成图像（文本到图像）、转换已有视觉内容（图像到图像）以及修复损坏的图片（修复）。

稳健扩散（Stable Diffusion）

稳健扩散在图像生成领域中崭露头角，成为一项突破性的革新技术，使用户能够将文本描述无缝转换为引人注目的视觉图像。

稳健扩散使用扩散建模（diffusion modeling）在前向传递过程中逐步向图像中引入噪声，直到图像变得不可辨认。接着，在文本提示的引导下，模型仔细逆转这一过程，逐渐将噪声图像细化回与文本输入相一致的连贯且有意义的图像表示。这一创新技术使得稳健扩散能够以卓越的保真度和对文本描述高度忠实的方式生成图像。通过仔细控制扩散过程并结合文本引导，模型有效地捕捉了文本的本质，并将抽象概念转换为生动的视觉呈现。

稳健扩散的多功能性不仅限于文本到图像生成，还包括一系列图像操作任务，如图像到图像翻译（image-to-image translation）和图像修复（inpainting）。

图像到图像翻译*及在保留图像基本特征的同时，将一个图像转换为另一个图像，例如风格、配色和结构。

图像修复则是在图像缺失或损坏的区域填充合理且一致的细节，以修复损坏或不完整的图像。

ONNX Runtime#

ONNX Runtime 是一个开源的推理和训练加速器，用于优化各种硬件平台上的机器学习模型，包括 AMD GPU。通过利用 ONNX Runtime

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