目前主流的加速思路包含算子优化、模型编译、模型缓存、模型蒸馏等，下面将简要介绍一下几种测试中用到的有一定代表性的开源方案。

▐  算子优化：FlashAttention2

▐  模型编译：oneflow / stable-fast

oneflow通过将模型编译为静态图，结合oneflow.nn.Graph内置的算子融合等加速策略，实现对模型推理的加速。优势在于对于基础SD模型只需一行编译代码即可完成加速、加速效果明显、生成效果差异小、可以结合其他加速方案（如deepcache）使用以及官方更新频率高等。缺点放到后面再说。

stable-fast也是基于模型编译的加速库，并结合了一系列算子融合的加速方法，但它的性能优化依赖于xformer、triton、torch.jit等工具。

▐  模型缓存：deepcache

▐  模型蒸馏：lcm-lora

结合了lcm（Latent Consistency Model）与lora，lcm会对整个sd模型进行蒸馏，从而实现少步数推理，而lcm-lora借助了lora的形式，只对lora部分进行优化，这样既能够实现加速，也可以直接与常规的lora使用相结合。

SD1.5加速测试

▐  测试环境

▐  测试结果

1. 通过固定seed的方式对生成的图片进行对比，可以发现oneflow编译能够降低rt 40%以上，且精度几乎没有损失，但在使用新的pipeline初次生成图片时，需要几十秒的编译时间作为warmup
2. deepcache能够在此基础上额外降低15%~25%的rt，但同时随着缓存间隔的增大，生成效果差异也越来越明显
3. oneflow对使用了controlnet的SD1.5模型也同样有效
4. stable-fast对外部包的依赖比较严重，容易出现各种版本问题和外部工具报错，与oneflow类似，初次生成图片需要一定的编译时间，最终的加速效果也略逊于oneflow

▐  详细对比数据

▐  测试环境

▐  测试结果

基础sdxl模型：

1. sdxl模型在固定seed的条件下，使用不同的加速方案似乎更容易影响生成图片的效果

2. oneflow只能降低24%的rt，但仍然能保证生成图片的精度

3. deepcache能够提供极其显著的加速，interval为2（即缓存只使用一次）时rt降低42%，interval为5时rt降低69%，但生成图片差异也很明显

4. lcm-lora显著降低了生图所需步数，能够极大程度地实现推理加速，但在使用预训练权重的情况下，稳定性极差，对步数非常敏感，无法保证稳定产出符合要求的图片

5. oneflow与deepcache/lcm-lora可以很好地结合起来使用

lora：

1. 加载lora后，diffusers的推理速度明显降低，降低幅度与使用lora的类型和数量有关

2. deepcache依然有效，也依然存在精度问题，但在缓存间隔较低的情况下差异不大

3. 使用lora的情况下，oneflow编译无法固定seed以保持与原版本一致

4. oneflow编译优化了加载lora后的推理速度，加载多个lora时，推理rt与未加载lora时相差不大，加速效果极其显著。例如，同时使用yarn+watercolor两个lora，rt能够降低约65%

5. oneflow对lora加载耗时有较小幅度的优化，但加载lora之后的设置操作耗时增加了

▐  详细对比数据

AI试衣业务场景使用了算法在diffusers框架基础上改造的专用pipeline，功能为根据待替换服饰图对原模特图进行换衣，基础模型为SD2.1。

根据调研的结果，deepcache与oneflow是优先考虑的加速方案，同时，由于pytorch版本较低，也可以尝试使用较新版本的pytorch进行加速。

▐  测试环境

A10 + cu118 + py310 + torch2.0.1 + diffusers0.21.4

图生图（示意图，仅供参考）：

▐  测试结果

1. pytorch2.2版本集成了FlashAttention2，更新版本后，推理加速效果明显

2. deepcache仍然有效，为了尽量不损失精度，可设置interval为2或3

3. 对于被“魔改”的pipeline和子模型，oneflow的图转换功能无法处理部分操作，如使用闭包函数替换forward、使用布尔索引等，而且很多错误原因较难通过报错信息来定位。在进行详细的排查之后，我们尝试了改造原模型代码，对其中不被支持的操作进行替换，虽然成功地在没有影响常规生成效果的前提下完成了改造，通过了oneflow编译，但编译后的生成效果很差，可以看出oneflow对pytorch的支持仍然不够完善

4. 最终采取pytorch2.2.1+deepcache的结合作为加速方案，能够实现rt降低40%~50%、生成效果基本一致且不需要过多改动原服务代码

▐  详细对比数据

目前市面上有很多非常好用的开源模型加速工具，pytorch官方也不断将各种广泛采纳的优化技术整合到最新的版本中。

我们在初期的调研与测试环节尝试了很多加速方案，在排除了部分优化效果不明显、限制较大或效果不稳定的加速方法之后，初步认为deepcache和oneflow是多数情况下的较优解。

但在解决实际线上服务的加速问题时，oneflow表现不太令人满意，虽然oneflow团队针对SD系列模型开发了专用的加速工具包onediff，且一直保持高更新频率，但当前版本的onediff仍存在不小的限制。

如果使用的SD pipeline没有对unet的各种子模块进行复杂修改，oneflow仍然值得尝试；否则，确保pytorch版本为最新的稳定版本以及适度使用deepcache可能是更省心且有效的选择。

相关资料

1. FlashAttention：

• https://github.com/Dao-AILab/flash-attention

• https://courses.cs.washington.edu/courses/cse599m/23sp/notes/flashattn.pdf

2. oneflow

• https://github.com/Oneflow-Inc/oneflow

• https://github.com/siliconflow/onediff

3. stable-fast

• https://github.com/chengzeyi/stable-fast

4. deepcache

• https://github.com/horseee/DeepCache

5. lcm-lora

• https://latent-consistency-models.github.io/

6. pytorch 2.2

https://pytorch.org/blog/pytorch2-2/

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