12-25 StableDiffusion 必须需要 Xformers 吗？

Stable Diffusion 是每个人都在谈论的热门文本转图像 AI。在底层，它使用一种名为 Xformer 的强大神经网络，根据文本提示生成细节惊人的图像。但您真的需要 Xformers 来运行 Stable Diffusion 吗？或者它没有 Xformers 也能工作吗？

Xformers 是什么？

在底层，Stable Diffusion 依靠一种称为 Xformer的特殊类型的神经网络 来实现其最先进的图像生成能力。

Xformers 是深度学习领域一项相对较新的进展，由 Meta AI 的研究人员于 2021 年提出。它们以 GPT-3 等大型语言模型中常用的流行 Transformer 架构为基础。

关键区别在于，Xformers 是专门为处理图像数据而设计的，而不仅仅是文本。 标准 Transformers 可能难以处理某些类型的图像任务，因为它们按顺序处理数据。但图像是空间结构化的，像素呈 2D 网格图案。

Xformers 引入了新的归纳偏差，因此模型可以更好地处理图像等 2D 输入数据。例如，它们利用了置换等变性 – 理解像素移动不应改变图像含义的能力。这使得 Xformers 在生成和重建等密集图像任务上表现出色。

在 Stable Diffusion 中，Xformers 用于模型的编码器和解码器模块。编码器 Xformer 将输入图像压缩为紧凑的潜在表示。然后，解码器 Xformer 通过扩展该潜在代码来生成输出图像。这种自动编码设计使 Stable Diffusion 能够根据文本描述重建图像。

Xformers 如何加速稳定扩散？

在 Stable Diffusion 中使用 Xformers 最显著的好处之一是  与以前的文本到图像模型相比，图像生成速度明显更快。

例如，DALL-E 2 需要 15-30 秒才能生成一张 512×512 的图像。Stable Diffusion 可以在 1-2 秒内使用 Xformers 生成相同大小和质量的图像！

Xformers 加速图像生成过程有两个主要原因：

• 更快地处理空间数据 ——如上所述，与标准 Transformers 相比，Xformers 旨在更高效地处理 2D 图像数据。它们的归纳偏差让它们能够快速理解像素之间的关系。
• 更好的并行化 – Xformers 可以更轻松地在 GPU 和 TPU 之间大规模并行计算。它们的注意力机制非常适合模型并行训练。

更快的空间处理和并行化相结合，使 Stable Diffusion 能够以闪电般的速度生成图像。研究人员发现，将编码器和解码器切换到 Xformers 后，推理速度比之前的 CompVis 架构快了 4 倍以上。

对于实际用例，Xformers 将文本到图像的生成从每张图片需要几分钟的缓慢工作流程转变为快速的创意工具。这种快速迭代使艺术家能够以前所未有的速度将他们的想法转化为切实的成果。

Xformers 对自动稳定扩散的重要性

Xformers 在稳定扩散等人工智能模型中非常重要，原因如下：

• 处理效率： Xformers 优化了转换器（许多 AI 模型中的关键组件）处理数据的方式。它们提高了计算效率，这对于处理从文本生成图像等复杂任务至关重要。
• 降低资源利用率：通过提高效率，Xformers 减少了对计算资源（尤其是 GPU）的需求。这对于硬件能力有限的用户或希望以更经济的方式运行模型的用户尤其重要。
• 速度： Xformers 可以显著加快稳定扩散等模型生成图像所需的时间。更快的处理意味着更快的结果，这对实验和实际应用都有好处。
• 可扩展性：借助 Xformers 提供的更高效率，可以更轻松地扩展操作，例如生成更高分辨率的图像或运行更复杂的查询，而无需相应增加资源需求。

Xformers 对于稳定传播来说是必需的吗？

• 非强制，但有益： Xformers 不是运行稳定扩散的强制组件。模型可以在没有它们的情况下运行。但是，加入 Xformers 可以显著提高模型的性能，尤其是在速度和效率方面。
• 考虑硬件限制：对于 GPU 能力有限的用户，Xformers 尤其有用。它们允许模型在性能较弱的硬件上更流畅地运行。
• 最佳性能：虽然不是强制性的，但如果目标是从稳定扩散中获得最佳性能，则建议使用 Xformers，尤其是在处理大量数据或需要更快的输出生成时。

总而言之，虽然稳定扩散可以在没有 Xformers 的情况下运行，但结合它们可以显著提高图像生成的效率和速度。这使得 Xformers 的集成成为想要利用此 AI 模型功能的用户需要考虑的重要因素。

自动稳定扩散 Xformers 安装的硬件要求

为了正确配置 xformers，对于 Automatic1111s Stable Diffusion，确认您的计算机拥有硬件至关重要。让我们探索组件以及如何检查您的系统是否满足要求。

GPU 要求：

• 您需要什么： Pascal、Turing 或 Ampere 系列的 NVIDIA GPU。
• 重要性：这些 GPU 具有 xformers 实现最佳性能所需的必要 CUDA 核心和架构。
• 示例： NVIDIA GTX 1000-reeks、RTX 2000-reeks 和 RTX 3000-reeks。

CPU 要求：

• 您需要什么：无需特定的 CPU 型号。但是，建议使用现代多核处理器以确保您的系统高效运行。

RAM 要求：

• 最低要求：至少 8 GB RAM。
• 建议： 16 GB 或更大是理想的，特别是当您处理大型模型或进行多任务处理时。

存储要求：

• 首选类型： SSD（固态硬盘）比 HDD（硬盘驱动器）更好，因为它提供更快的数据访问和处理。
• 所需空间：确保您至少有 10 GB 的可用空间用于软件、模型文件和输出。

使用 Xformers 有什么缺点吗？

然而，依赖 Xformers 也存在一些潜在的缺点：

• 高内存使用率 – Xformers 需要大量计算和内存成本才能实现速度提升。稳定扩散模型重量超过 15 GB，需要高端 GPU。内存较低的设备可能难以运行它。
• 难以微调 – 与标准 Transformer 相比，Xformers 的先进设计使其更难进行微调。它们的速度优势取决于保持预训练权重不变。
• 确定性降低 ——某些类型的注意力机制可能会将随机性引入模型预测中，从而降低重复输入的输出一致性。与 DALL-E 2 等确定性模型相比，这会使准确标注现有图像变得更加困难。

因此，在某些应用中（例如在消费设备上本地运行稳定扩散，或针对专门的用例微调模型），避免使用 Xformers 可能是更好的选择。

但对于大多数一般的文本到图像生成目的而言，它们的速度和成像能力超过了这些限制。

您需要 Xformers 来使用稳定扩散吗？

鉴于它们的关键作用，人们可能会认为您绝对需要 Xformers 才能正确运行稳定扩散。但有趣的是，事实并非如此！

虽然 Stable Diffusion 最初是使用 Xformers 开发的，但自从开源以来， 开发人员已经找到了在没有它们的情况下运行模型的方法。

例如，非官方的稳定 Diffusion Web UI  AUTOMATIC1111 允许禁用 Xformers。它恢复使用以前的 CompVis 架构作为编码器/解码器。

禁用 Xformers 可将 VRAM 使用率降低 50% 以上，从而使模型可以在更多消费级 GPU 上运行。但是，图像生成速度会慢得多，每张图像需要 10 秒，而不是 1 秒。

DreamFusion等其他替代方案  将 Xformers 替换为较旧的自注意力模型，如 Vision Transformers 或感知损失网络。这也以牺牲速度为代价显著减少了内存。

总而言之，虽然稳定扩散依赖于 Xformers，但它们并不是绝对必要的。模型可以在没有它们的情况下运行，只是速度会慢得多，图像质量也会降低。

如果 GPU 内存或推理速度等因素对于您的用例并不重要，您可以选择禁用 Xformers。 对于本地调整稳定扩散，通过移除 Xformers 来牺牲速度可以提高可访问性。

但对于需要快速迭代和最先进图像质量的生产系统来说，保持 Xformers 完好无损可能是更好的方法。与之前的文本转图像模型相比，它们所释放的速度和功能让 Stable Diffusion 真正大放异彩。

对稳定扩散和 Xformers 的评价

自发布以来的短时间内，Stable Diffusion 就证明了文本转图像生成能够极大地增强人类的创造力。它反映了 AI 系统不再仅仅分析内容，而是积极地合成内容的趋势。

这些生成能力的背后是 Xformers 等开创性模型，几年前只有少数 AI 研究人员知道这些模型。Xformers 专为图像任务而打造，它使 Stable Diffusion 能够为文本转图像的速度和质量树立新的标杆。

然而，用 Xformers 替换标准视觉转换器等替代方案也效果惊人。因此 Xformers 并非严格必需，但如果没有它们，性能会大幅下降。

对于大多数用户来说，为了利用 Xformers 而牺牲更高的系统要求是值得的。但禁用它们的选项有助于让那些硬件性能较差的用户也能轻松访问 Stable Diffusion。

围绕稳定扩散的快速开源创新表明，人工智能社区渴望任何人都可以使用的创意机器学习系统。随着 Xformers 等模型的铺平道路，文本到图像生成似乎有望成为下一个必备的创意工具。