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一種專門為實時圖像生成服務設計的擴散模型管道，顯著地提升了實時圖像生成的性能。

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StreamDiffusion簡介

StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation – GitHub – cumulo-autumn/StreamDiffusion: StreamDiffusion: A Pipeline-Level Solution for Real-Time Interactive Generation
StreamDiffusion是一種專門為實時圖像生成服務設計的擴散模型管道，顯著地提升了實時圖像生成的性能。在模型和輸出幀率方面，它支持SD-turbo模型，1步，t2i每秒幀率106，i2i每秒幀率93。同時，它也支持LCM-LoRA+KohakuV2模型，4步，t2i每秒幀率38，i2i每秒幀率37。其主要特點包括：1. 通過高效的批處理操作實現數據處理流程的優化。
2. 改進的指導機制可以最大程度地減少計算冗余。
3. 通過先進的過濾技術提高GPU利用效率。
4. 有效管理輸入和輸出操作，實現更順暢的執行。
5. 優化緩存策略以加速處理。
6. 利用各種工具進行模型優化和性能提升。這些特點使得StreamDiffusion成為一種高效、實時的圖像生成服務擴散模型管道。

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