Stable Diffusion是目前知名度最高的AI繪圖軟件，因為這是一款開源軟件，任何人都可以獲取并進行二次訓練以及修改，所以目前網絡上流傳的版本和模型極多。其中流傳最廣的應該是“Automatic1111”的Stable diffusion-wbui，很多非常好用的訓練模型都是基于這個版本來進行訓練，但是這個版本的Stable Diffusion對于AMD驅動并不友好，通常需要額外修改Pytorch指令或是安裝修改好的Stable diffusion版本，并且效率也并不高，RX 7900 XTX的性能也只有1.87 it/s左右。要知道，在Stable Diffusion的nod-ai/SHARK版本，RX 7900 XTX的AI性能高達20.76 it/s，效率相差十幾倍，可見這并非是RX 7900 XTX的算力不足，而是軟件未能發揮出它的效率，但矛盾點又在于Automatic1111的訓練模型太多太多了，多數AI畫圖師都不具備拋掉現有模型不用，自己重新訓練的能力。
于是，AMD和微軟合作優化了AMD硬件在Microsoft Olive的路徑，通過Microsoft DirectML平臺充分發揮AMD GPU的AI加速能力。具體來說，就是 Python預裝的 PyTorch無法發揮出AMD GPU的AI性能，而Microsoft Olive是一個Python轉換工具，將基本模型從 PyTorch轉換為ONNX，以此充分發揮AMD GPU的AI加速能力。AMD的官方數據顯示，Microsoft Olive工具可以將RX 7900 XTX的每秒迭代速度從1.87it/s提高到18.59it/s，AI性能提升至9.9倍。
Microsoft Olive的安裝方法很簡單，如果你已經安裝過 Automatic1111 WebUI ，那只需要在Anaconda/Miniconda里逐步輸入以下命令，即可在瀏覽器中輸入http://127.0.0.1:7860打開Stable Diffusion圖形操作界面。
整個安裝過程基本是全自動，只需要保持良好的網絡環境，耐心等待即可。如果你沒有安裝過Automatic1111 WebUI，那也沒關系，只需要下載并安裝“Git”、“Miniconda”、“Python”三個前置軟件，即可進入上述的命令行安裝流程。
安裝完成后，你會看到頁面相比Automatic1111 WebUI原版多了ONNX和Olive兩個模塊，進入Olive的Optimiza ONNX model點擊下方的優化按鍵，就可以開始畫圖了。
處理器：AMD Ryzen 9 7900X
主板：ASROCK X670E TAICHI
內存：G.Skill TridentZ5 RGB DDR5-6000 CL30（EXPO）
顯卡：AMD Radeon RX 7900 XTX
硬盤：KingStone KC3000 1TB /PLEXTOR M10P 2TB
散熱器：NZXT Kraken Z73 RGB
電源：ANTEC HCG X1000
系統：Windows11 22H2
驅動：Adrenalin 23.9.2
本次測試平臺使用的是銳龍9 7900X處理器+DDR5-6000 16GB x 2內存條，顯卡是RX 7900 XTX 24GB，系統是Windows 11 22H2，顯卡驅動是最新的Adrenalin 23.9.2，這里需要注意Microsoft Olive需要搭配至少Adrenalin 23.7.2或更新版本的驅動使用，建議將驅動更新到最新版本。
生成關鍵詞：
dynamic pose, dynamic angle,(masterpiece:1. 4, best quality), unity 8k wallpaper, ultra detailed, beautiful and aesthetic, perfect lighting,detailed background, realistic
去除關鍵詞：
EasyNegative,nsfw, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, bad feet, text,logo
分辨率設置：512×512
采樣步進：20
提示詞引導系數：7
生成數量：6-1，1-1
首先測試的是AI性能，RX 7900 XTX在Stable diffusion-wbui原版的性能，AI性能在1.35it/s左右，安裝Microsoft Olive后，AI性能則提升到了19.4it/s左右，AI迭代速度提升了13.3倍。
接下來是生成圖片的速度測試，共有兩組，一組是6-1，也就是一批6張圖片；一組是1-1，也就是一批只生成一張圖片。可以看到在6-1組的測試中，使用Microsoft Olive優化模型的圖片生成速度比WebUI原版快了6倍，生成6張圖片只需要25.8秒。單張圖片1-1組的生成速度，Microsoft Olive優化模型更是比WebUI原版快了14.2倍，生成一張圖片僅需要1.8秒，提升幅度是相當驚人的。
從測試結果看，Microsoft Olive工具確實能提升AMD GPU在Stable Diffusion-Automatic1111中的AI表現，實測RX 7900 XTX顯卡的每秒迭代數可提升至19.4it/s左右，相較原版性能提升了13.3倍。Stable Diffusion的圖片生成速度也有大幅度提升，具體提升效果取決于生成的圖片質量、數量可能會有所區別。但在我們的測試中，Microsoft Olive工具讓Stable Diffusion的圖片生成時間縮短了6-14倍。
從這個測試中，我們還可以看到AI應用目前還屬于新鮮事物，不管是AI工具還是AI模型都沒有形成大統一的環境，這也導致硬件廠商對其做的優化或是配套工具還處于一個比較初級的階段。AMD GPU的硬件算力并非技不如人，甚至在部分AI軟件中還能發揮出遠超同級顯卡的AI性能，但必須得承認AMD的AI加速算法、模型以及配套工具仍有較大的優化空間，通過Microsoft Olive支持Stable Diffusion-Automatic1111是往前邁出了一小步，未來還有更多的路等著AMD向前攀登。
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