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一种专门为实时图像生成服务设计的扩散模型管道，显著地提升了实时图像生成的性能。

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StreamDiffusion简介

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是一种专门为实时图像生成服务设计的扩散模型管道，显著地提升了实时图像生成的性能。在模型和输出帧率方面，它支持SD-turbo模型，1步，t2i每秒帧率106，i2i每秒帧率93。同时，它也支持LCM-LoRA+KohakuV2模型，4步，t2i每秒帧率38，i2i每秒帧率37。其主要特点包括：1. 通过高效的批处理操作实现数据处理流程的优化。
2. 改进的指导机制可以最大程度地减少计算冗余。
3. 通过先进的过滤技术提高GPU利用效率。
4. 有效管理输入和输出操作，实现更顺畅的执行。
5. 优化缓存策略以加速处理。
6. 利用各种工具进行模型优化和性能提升。这些特点使得StreamDiffusion成为一种高效、实时的图像生成服务扩散模型管道。

StreamDiffusion官网入口网址

https://github.com/cumulo-autumn/StreamDiffusion

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