stable_diffusion.md

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[[open-in-colab]]

# Desempenho básico

Difusão é um processo aleatório que demanda muito processamento. Você pode precisar executar o [`DiffusionPipeline`] várias vezes antes de obter o resultado desejado. Por isso é importante equilibrar cuidadosamente a velocidade de geração e o uso de memória para iterar mais rápido.

Este guia recomenda algumas dicas básicas de desempenho para usar o [`DiffusionPipeline`]. Consulte a seção de documentação sobre Otimização de Inferência, como [Acelerar inferência](./optimization/fp16) ou [Reduzir uso de memória](./optimization/memory) para guias de desempenho mais detalhados.

## Uso de memória

Reduzir a quantidade de memória usada indiretamente acelera a geração e pode ajudar um modelo a caber no dispositivo.

O método [`~DiffusionPipeline.enable_model_cpu_offload`] move um modelo para a CPU quando não está em uso para economizar memória da GPU.

```py
import torch
from diffusers import DiffusionPipeline

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="cuda"
)
pipeline.enable_model_cpu_offload()

prompt = """
cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
"""
pipeline(prompt).images[0]
print(f"Memória máxima reservada: {torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**3:.2f} GB")
```

## Velocidade de inferência

O processo de remoção de ruído é o mais exigente computacionalmente durante a difusão. Métodos que otimizam este processo aceleram a velocidade de inferência. Experimente os seguintes métodos para acelerar.

- Adicione `device_map="cuda"` para colocar o pipeline em uma GPU. Colocar um modelo em um acelerador, como uma GPU, aumenta a velocidade porque realiza computações em paralelo.
- Defina `torch_dtype=torch.bfloat16` para executar o pipeline em meia-precisão. Reduzir a precisão do tipo de dado aumenta a velocidade porque leva menos tempo para realizar computações em precisão mais baixa.

```py
import torch
import time
from diffusers import DiffusionPipeline, DPMSolverMultistepScheduler

pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
  "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="cuda"
)
```

- Use um agendador mais rápido, como [`DPMSolverMultistepScheduler`], que requer apenas ~20-25 passos.
- Defina `num_inference_steps` para um valor menor. Reduzir o número de passos de inferência reduz o número total de computações. No entanto, isso pode resultar em menor qualidade de geração.

```py
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

prompt = """
cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
"""

start_time = time.perf_counter()
image = pipeline(prompt).images[0]
end_time = time.perf_counter()

print(f"Geração de imagem levou {end_time - start_time:.3f} segundos")
```

## Qualidade de geração

Muitos modelos de difusão modernos entregam imagens de alta qualidade imediatamente. No entanto, você ainda pode melhorar a qualidade de geração experimentando o seguinte.

- Experimente um prompt mais detalhado e descritivo. Inclua detalhes como o meio da imagem, assunto, estilo e estética. Um prompt negativo também pode ajudar, guiando um modelo para longe de características indesejáveis usando palavras como baixa qualidade ou desfocado.

    ```py
    import torch
    from diffusers import DiffusionPipeline

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        device_map="cuda"
    )

    prompt = """
    cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
    highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
    """
    negative_prompt = "low quality, blurry, ugly, poor details"
    pipeline(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
    ```

    Para mais detalhes sobre como criar prompts melhores, consulte a documentação sobre [Técnicas de prompt](./using-diffusers/weighted_prompts).

- Experimente um agendador diferente, como [`HeunDiscreteScheduler`] ou [`LMSDiscreteScheduler`], que sacrifica velocidade de geração por qualidade.

    ```py
    import torch
    from diffusers import DiffusionPipeline, HeunDiscreteScheduler

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
        torch_dtype=torch.bfloat16,
        device_map="cuda"
    )
    pipeline.scheduler = HeunDiscreteScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

    prompt = """
    cinematic film still of a cat sipping a margarita in a pool in Palm Springs, California
    highly detailed, high budget hollywood movie, cinemascope, moody, epic, gorgeous, film grain
    """
    negative_prompt = "low quality, blurry, ugly, poor details"
    pipeline(prompt, negative_prompt=negative_prompt).images[0]
    ```

## Próximos passos

Diffusers oferece otimizações mais avançadas e poderosas, como [group-offloading](./optimization/memory#group-offloading) e [compilação regional](./optimization/fp16#regional-compilation). Para saber mais sobre como maximizar o desempenho, consulte a seção sobre Otimização de Inferência.