DeepCache 通过策略性地缓存和重用高级特征,同时利用 U-Net 架构高效更新低级特征,来加速 StableDiffusionPipeline 和 StableDiffusionXLPipeline。
首先安装 DeepCache:
pip install DeepCache
然后加载并启用 DeepCacheSDHelper:
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5', torch_dtype=torch.float16).to("cuda")
+ from DeepCache import DeepCacheSDHelper
+ helper = DeepCacheSDHelper(pipe=pipe)
+ helper.set_params(
+ cache_interval=3,
+ cache_branch_id=0,
+ )
+ helper.enable()
image = pipe("a photo of an astronaut on a moon").images[0]set_params 方法接受两个参数:cache_interval 和 cache_branch_id。cache_interval 表示特征缓存的频率,指定为每次缓存操作之间的步数。cache_branch_id 标识网络的哪个分支(从最浅层到最深层排序)负责执行缓存过程。
选择较低的 cache_branch_id 或较大的 cache_interval 可以加快推理速度,但会降低图像质量(这些超参数的消融实验可以在论文中找到)。一旦设置了这些参数,使用 enable 或 disable 方法来激活或停用 DeepCacheSDHelper。

您可以在 WandB 报告 中找到更多生成的样本(原始管道 vs DeepCache)和相应的推理延迟。提示是从 MS-COCO 2017 数据集中随机选择的。
我们在 NVIDIA RTX A5000 上测试了 DeepCache 使用 50 个推理步骤加速 Stable Diffusion v2.1 的速度,使用不同的配置,包括分辨率、批处理大小、缓存间隔(I)和缓存分支(B)。
| 分辨率 | 批次大小 | 原始 | DeepCache(I=3, B=0) | DeepCache(I=5, B=0) | DeepCache(I=5, B=1) |
|---|---|---|---|---|---|
| 512 | 8 | 15.96 | 6.88(2.32倍) | 5.03(3.18倍) | 7.27(2.20x) |
| 4 | 8.39 | 3.60(2.33倍) | 2.62(3.21倍) | 3.75(2.24x) | |
| 1 | 2.61 | 1.12(2.33倍) | 0.81(3.24倍) | 1.11(2.35x) | |
| 768 | 8 | 43.58 | 18.99(2.29倍) | 13.96(3.12倍) | 21.27(2.05x) |
| 4 | 22.24 | 9.67(2.30倍) | 7.10(3.13倍) | 10.74(2.07x) | |
| 1 | 6.33 | 2.72(2.33倍) | 1.97(3.21倍) | 2.98(2.12x) | |
| 1024 | 8 | 101.95 | 45.57(2.24倍) | 33.72(3.02倍) | 53.00(1.92x) |
| 4 | 49.25 | 21.86(2.25倍) | 16.19(3.04倍) | 25.78(1.91x) | |
| 1 | 13.83 | 6.07(2.28倍) | 4.43(3.12倍) | 7.15(1.93x) |