写在前面
Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型，能够生成逼真的图像，只需任何文本输入，就可以自主自由创造漂亮的图像，使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图片。StableDiffusion可以生成不同的图片风格，比如：Anime 动画，realistic 写实，Landscape 风景，Fantasy 奇幻，Artistic 艺术。 还有很多其他的风格的，大家都可以在网上看到。
缘起
2022年，Stable Diffusion模型横空出世，其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一，并为工业界，投资界，学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间，让AI再次性感。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。
要说我与Stable Diffusion的真正的“缘”，不得说一次偶然的机会，一场恰逢的比赛，让我陷入了对Stable Diffusion的深度研究，尝试多点优化AI生图模型在端侧设备上的 Pipeline性能，以求得”最优解“。
回顾那场比赛，我仿佛置身于Stable Diffusion的神秘迷雾之中，追随着技术的脉络，寻找着隐藏在其背后的奥秘。我如同一位探险者，悄然踏上了揭示Stable Diffusion真实面目的旅程。
比赛的一个月中，我仿佛踏上了一场技术“修炼”之旅，将自己沉浸在Stable Diffusion的算法世界中。如同一位艺术家对待自己的作品一样，我反复推敲，试图揭示这个技术的真正精髓。我以各种算法的武器武装自己，试图解锁Stable Diffusion的“密码”。这一过程中，每一次尝试都如同对抗一位强大的BOSS，让整个冒险变得惊心动魄。
现在比赛以拉开谢幕，但这段与Stable Diffusion的“缘分”如同一场艺术画，每一笔勾勒都是对技术探索的独特贡献。或许，未来还有更多的发现等待着我，让我在技术的海洋中不断前行，发现更多未知的宝藏。接下来我就比赛中的优化方向、思路和心得以文字的形式呈现出来，分享给大家！
原理讲解
Stable Diffusion（SD）模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型，总共有1B左右的参数量，可以用于文生图，图生图，图像inpainting，ControlNet控制生成，图像超分等丰富的任务。而文生图任务是指将一段文本输入到SD模型中，经过一定的迭代次数，SD模型输出一张符合输入文本描述的图片。比如按照赛题要求输入关键字：
- Prompt输入："a photo of an astronaut riding a horse on mars"
- Negative Prompt输入："low resolution, blurry"
其本质就是给SD模型一个文本信息与机器数据信息之间互相转换的“桥梁”——CLIP Text Encoder模型。如下图所示，我们使用CLIP Text Encoder模型作为SD模型的前置模块，将输入的人类文本信息进行编码，输出特征矩阵，这个特征矩阵与文本信息相匹配，并且能够使得SD模型理解：完成对文本信息的编码后，就会输入到SD模型的“图像优化模块”中对图像的优化进行“控制”。
首先，“图像优化模块”是由一个U-Net网络和一个Schedule算法共同组成，U-Net网络负责预测噪声，不断优化生成过程，在预测噪声的同时不断注入文本语义信息。而schedule算法对每次U-Net预测的噪声进行优化处理（动态调整预测的噪声，控制U-Net预测噪声的强度） ，从而统筹生成过程的进度。在SD中，U-Net的迭代优化步数大概是50或者100次，在这个过程中Latent Feature的质量不断的变好（纯噪声减少，图像语义信息增加，文本语义信息增加）。整个过程如下图所示：
U-Net网络和Schedule算法的工作完成以后，SD模型会将优化迭代后的Latent Feature输入到图像解码器（VAE Decoder）中，将Latent Feature重建成像素级图像、迭代去噪。
我的优化思路分享
我们是通过利用 OpenVINO 的异步推理功能，实现了预处理、推理和后处理阶段的并行执行，从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。具体使用 OpenVINO 异步推理功能创建独立的推理请求，将每个图像处理阶段异步化，使其在硬件上并行执行，最大程度发挥多核心处理器的优势，显著提升了整体性能。
在提升SD文生图推理程序的性能前，先要理解评估AI推理程序性能的指标是什么。我们常用时延(Latency)和吞吐量(Throughput)来衡量AI推理程序的性能。
- 时延具体指讲数据输入AI模型后，多长时间可以从AI模型拿到输出结果
- 吞吐量具体指在单位时间能完成多少数据的AI推理计算
对于图像处理，吞吐量可以用单位时间内能完成多少张图片的AI推理计算来衡量，即FPS(Frame Per Second)，如下图所示。
OpenVINO自带的性能评测工具的benchmark_app，主要用于单纯评价AI模型推理性能的场景。
这种优化方式主要有这几种优点，在保证生图效果的情况下，降低pipeline端到端延迟，降低pipeline峰值内存占用：
- 使得预处理、推理和后处理能够在硬件上并行执行，最大化利用多核心处理器的优势，提高整体 Pipeline 的效率。
- 减少等待时间： 异步化图像输入和输出处理，减少了数据传输的等待时间，降低了整体端到端的延迟，尤其在大规模推理任务中具有显著优势。
- 资源充分利用： 通过异步推理和异步化处理，确保硬件资源充分利用，提高了整个图像生成任务的吞吐量。
- 保持图像生成效果： 该优化方案在提高性能的同时，确保了生成图像的质量和一致性
首先需要准备训练和测试数据集，并定义一个适合该任务的神经网络结构，可以采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等结构。在OneFlow中，使用Parallelizer API配置分布式训练，自动处理任务调度、资源并行等问题。同时，为了进一步优化训练过程，在OneFlow中可以使用AutoMixedPrecision API自动进行混合精度训练，减少显存的使用量，提高训练速度。最后，使用Accuracy API计算模型在测试集上的准确率和Top-K准确率等指标。使用OneFlow框架可以简单、高效地实现Stable Diffusion模型文生图推理效率优化，提高训练速度和效果，加快模型迭代速度，从而更好地服务于实际业务需求。
通过 OneFlow 提供的[分布式配置]的接口，只需要简单的几行配置(指定分布式计算的节点 ip 以及每个节点使用 gpu 的数量)即可实现分布式的训练网络。例如下面这个例子，直接改写为分布式作业调度，来并行处理，针对于SD模型优化代码展示，请看模型压缩包中：
import numpy as np
import oneflow as flow
import oneflow.typing as tp
BATCH_SIZE = 100
def mlp(data):
#构建网络...
@flow.global_function(type="train")
def train_job(
images: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE, 1, 28, 28), dtype=flow.float),
labels: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE,), dtype=flow.int32),
) -> tp.Numpy:
#作业函数实现...
#配置训练优化方法和参数
if __name__ == '__main__':
#调用作业函数，开始训练...
loss = train_job(images, labels)
#...
总结：
预测推理性能很困难，需要进行直接测量实验，才能找到最佳执行参数。 我们在此次大赛的硬件支持下和开发范围内进行了多次的性能测试，来确保验证应用的整体（端到端）性能。
针对于不同的参数和优化逻辑，设备的表现根据批次大小而异。总结任务最佳批次大小取决于模型、推理精度等因素。 同样 在某些情况下，可能需要将流和批处理结合起来才能尽力提高吞吐量。
还有一种可能的吞吐量优化策略是设置延迟上限，然后增加批次大小和/或流数，直到出现长尾延迟问题（即吞吐量不再增加）为止。这个我们会在之后对模型的推理优化继续深究。
这次大赛给我带来了许多的收获，包括技术学习和实践机会，英特尔技术和AI组件的深入学习了解，更多的是对自己能力的查漏补缺，认知到自己还有许多的不足，会加倍努力，自我锻炼，期待与大赛的下一次交手，我也会”王者归来“！也很高兴把自己的拙劣思路分享出来供大家参考。