AsyncDiff

把扩散模型去噪步骤并行化,生成图片速度翻倍

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 13 🐛 待处理 7 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 216
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

AsyncDiff 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队czg1225
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,distributed-computing,efficient-inference,inference-acceleration,stable-diffusion,text-to-image,text-to-video,training-free
GitHub 星标★ 216
上线时间2024-05-31 00:00:00
代码更新2025-09-27
仓库体积66.2 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

AsyncDiff 是一个针对扩散模型(Diffusion Models)的推理加速工具,核心思想是通过异步去噪(Asynchronous Denoising)将原本串行的去噪步骤并行化,从而显著缩短图像生成时间。它解决了扩散模型在推理阶段因迭代次数多、计算量大而导致的生成速度慢的问题,尤其适合在单机多卡或分布式环境下部署。其核心能力包括:将模型沿时间维度拆分并分配到不同设备上并行执行,同时通过异步通信机制确保去噪过程的连贯性;支持与现有扩散模型(如 Stable Diffusion)无缝集成,无需重新训练即可获得加速效果。该项目来自 NeurIPS 2024 论文,提供了简洁的 API 和示例代码,方便开发者快速上手。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 216

核心亮点

  • 无需重新训练模型,直接替换推理流程即可加速,集成成本低
  • 在保持图像质量的前提下,实测可带来数倍加速(如 SD 系列)
  • 支持多卡分布式并行,充分利用现有硬件资源

不足之处

  • 需要多 GPU 环境才能发挥效果,单卡场景下加速收益有限
  • 异步通信可能引入额外延迟,对网络带宽要求较高
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 大规模图像生成服务,需要降低单张图片生成延迟
  • 多卡服务器上的批量文生图任务,提升吞吐量
  • 研究扩散模型加速算法,作为对比基线或改进基础

替代项目

Stable Diffusion WebUI (with xformers)、DeepCache、LCM-LoRA

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