Stable DiffusionがAMD Radeon™ GPUとRyzen™ AI APU向けに最適化

**主なポイント** AMDと協業し、AMD Radeon™ GPUおよびRyzen™ AI APU上でより高速かつ効率的に動作するよう設計された、Stable Diffusionモデルファミリーの一部をONNX最適化したバージョンを提供します。 Stable Diffusion 3.5 Large、Stable Diffusion 3.5 Large Turbo、Stable Diffusion XL 1.0、Stable Diffusion XL TurboのAMD最適化バージョンが、Hugging Faceで「_amdgpu」の接尾辞を付けて利用可能になりました。エンドユーザーはAmuse 3.0を使用して、これらのAMD最適化モデルをお試しいただけます。 これらの速度向上に関する技術的詳細は、AMDのブログ記事でご確認ください。 *** AMDと協業し、AMD Radeon™ GPUおよびRyzen™ AI APU上でより高速かつ効率的に動作するよう設計された、Stable Diffusionモデルファミリーの一部をONNX最適化したバージョンを提供します。この共同開発では、モデルの出力品質やオープンライセンスを損なうことなく、推論パフォーマンスを最大化することに重点を置きました。 その結果、あらゆるONNX Runtime対応環境に統合可能な一連の高速化モデルが誕生し、既存のワークフローにそのまま簡単に組み込めるようになりました。最先端の画像モデルであるStable Diffusion 3.5 (SD3.5) の各種バリアントであれ、Stable Diffusion XL Turbo (SDXL Turbo) であれ、これらのモデルはAMDハードウェア上で高速なクリエイティブアプリケーションを実現する準備が整っています。 生成視覚メディアの普及が加速する中、主要なハードウェア向けにモデルを最適化することは極めて重要です。この協業により、開発者や企業はStable Diffusionを自社のプロダクションパイプラインに統合し、ワークフローをより高速、効率的かつスケール可能なものにすることができます。 **利用可能なモデル** AMDは、SD3.5とSDXLにわたる4つのモデルを最適化し、パフォーマンスを向上させました。 **SD3.5 バージョン:** * Stable Diffusion 3.5 Large * Stable Diffusion 3.5 Large Turbo AMD最適化SD3.5モデルは、ベースのPyTorchモデルと比較して、最大**2.6倍**高速な推論を実現します。 **SDXL バージョン:** * Stable Diffusion XL 1.0 * Stable Diffusion XL Turbo AMD最適化により、SDXL 1.0およびSDXL Turboは、ベースのPyTorchモデルと比較して、最大**3.8倍**高速な推論を達成します。 ※本分析は、AMD最適化モデルの推論速度をベースのPyTorchモデルと比較したものです。テストはAmuse 3.0 RCおよびAMD Adrenalin 24.30.31.05 KBドライバー (25.4.1 プレビュー) を使用して実施されました。 *** **始めましょう** AMD最適化Stable Diffusionモデルは、現在Hugging Faceで「_amdgpu」の接尾辞を付けて利用可能です。エンドユーザーはAmuse 3.0を使用してこれらのモデルをお試しいただけます。速度向上に関する技術的詳細は、AMDのブログ記事でご覧ください。 最新情報については、X、LinkedIn、Instagramでフォローし、Discordコミュニティにご参加ください。

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