AI绘画加速方案对比：OneFlow超越Xformers，速度提升211%

1. 引言

AI绘画是一项基于扩散模型的图像生成技术，可用于CG、插图和高分辨率壁纸等领域。然而，由于其复杂的计算过程，AI绘画的速度经常成为瓶颈。为了解决这个问题，Omniinfer对加速方法进行了一系列比较测试，包括Xformers、Aitemplate、TensorRT和OneFlow。本文将介绍这些加速方法的原理和性能测试结果，并提供不同显卡成本效益的考虑，以帮助您在部署过程中做出明智的选择。此外，我们旨在帮助您了解为什么Omniinfer的AI绘画API可以支持1万个模型，并在短短2秒内生成高质量图像。如果您对测试Omniinfer的图像生成速度感兴趣，可以选择API、演示或无GPU选项。我们期待收到更多用户的反馈和建议。

2. 加速方案原理和特点对比

首先，我们整理了几种可用于加速AI绘画的方案，选择了Xformers、Aitemplate、TensorRT和OneFlow作为加速方案。NvFuser与Xformers在原理上相似，都使用了FlashAttention技术。DeepSpeed和colossalAI主要用于训练加速，而OpenAI Triton则用作模型部署引擎，适用于批量加速，但不适用于模型优化延迟场景。因此，我们在比较中排除了这些方案。目前，我们正在不同的GPU上测试WebUI基本方案和四种加速方案（Xformers、Aitemplate、TensorRT和OneFlow）的性能。

3. 加速方案测试

接下来，我们将介绍相关的测试配置，并与您分享实际的测试结果。

3.1 测试设置

本次测试的性能指标是每秒迭代次数（its/s）。
图像设置：512*512，步数100
提示：一个美丽的女孩，最好的质量，超高精细度的CG unity 8k壁纸，最好的插图，极其精致美丽，浮动，高分辨率。
负面因素：低分辨率，解剖不良，手部问题，文字错误，缺少手指，多余的手指，手指数量不足，裁剪，最差质量，低质量，正常质量，jpeg伪影，签名，水印，用户名，模糊，脚部问题，身体融合。
采样器：Euler a
模型：Stable Diffusion 1.5（Omniinfer提供1万个其他模型，您可以选择任何一个进行测试）