/ Модель

Характеристики

Размер весов
1,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Библиотека
tensorrt
Опубликована
16 мая 2025

stable-diffusion-3.5-large-tensorrt

Генерация изображенийТекст → изображение3 профессии

Оптимизированная для TensorRT версия Stable Diffusion 3.5 Large генерирует изображения по текстовым описаниям с ускоренным инференсом на GPU NVIDIA.

1 954скачиваний за 30 дней75лайковвеса обновлены20 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это версия Stable Diffusion 3.5 Large, оптимизированная для инференса с помощью TensorRT в совместной работе Stability AI и NVIDIA. Модель представляет собой мультимодальный диффузионный трансформер MMDiT для генерации изображений по текстовому описанию. В репозитории размещены ONNX-экспорты компонентов T5, MMDiT и VAE в точности BF16, а также MMDiT в FP8, полученный квантизацией с помощью NVIDIA TensorRT Model Optimizer.

Модель предназначена для генерации изображений высокого качества, включая сцены со сложными описаниями и текстом внутри изображения. Оптимизация TensorRT рассчитана на ускоренный инференс и производственное развертывание на графических ускорителях NVIDIA; приведены замеры для H100 при генерации 1024×1024 за 30 шагов. В качестве входа используется текст, результатом является изображение. Основной язык карточки — английский.

Для использования нужны совместимое оборудование NVIDIA и окружение TensorRT; README показывает запуск в контейнере NVIDIA и приводит пример с загрузкой ONNX-моделей. Лицензия указана как `other`, поэтому условия использования следует сверить с лицензией исходной модели и репозитория перед развертыванием.

Сценарии применения

  • генерация изображений по текстовому описанию
  • создание иллюстраций со сложной композицией и деталями
  • генерация изображений с текстом и типографикой
  • производственная генерация изображений на GPU NVIDIA
  • ускоренная генерация изображений 1024×1024

Ограничения

Для инференса требуется совместимая инфраструктура NVIDIA с TensorRT; приведённые показатели производительности относятся к H100 и конкретным настройкам генерации. Указана лицензия `other`, поэтому перед использованием нужно проверить условия лицензирования исходной модели и этого репозитория.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Stable Diffusion 3.5 Large TensorRT

Introduction

This repository hosts the TensorRT-optimized version of Stable Diffusion 3.5 Large, developed in collaboration between Stability AI and NVIDIA. This implementation leverages NVIDIA's TensorRT deep learning inference library to deliver significant performance improvements while maintaining the exceptional image quality of the original model.

Stable Diffusion 3.5 Large is a Multimodal Diffusion Transformer (MMDiT) text-to-image model that features improved performance in image quality, typography, complex prompt understanding, and resource-efficiency. The TensorRT optimization makes these capabilities accessible for production deployment and real-time applications.

Model Details

Model Description

This repository holds the ONNX exports of the T5, MMDiT and VAE models in BF16 precision. It also holds the MMDiT model in FP8 precision. The transformer model was quantized to FP8 precision using NVIDIA/TensorRT-Model-Optimizer.

Performance using TensorRT 10.13

Timings for 30 steps at 1024x1024

AcceleratorPrecisionCLIP-GCLIP-LT5MMDiT x 30VAE DecoderTotal
H100BF1613.83 ms5.66 ms8.55 ms7945 ms97.17 ms8101.83 ms
H100FP816.80 ms6.91 ms8.56 ms5604.97 ms36.91 ms5708.69 ms

Usage Example

  1. Follow the setup instructions on launching a TensorRT NGC container.
git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT.git
cd TensorRT
git checkout release/sd35
docker run --rm -it --gpus all -v $PWD:/workspace nvcr.io/nvidia/pytorch:25.01-py3 /bin/bash
  1. Install libraries and requirements
cd demo/Diffusion
source setup.sh
  1. Generate HuggingFace user access token To download model checkpoints for the Stable Diffusion 3.5 checkpoints, please request access on the Stable Diffusion 3.5 Large page. You will then need to obtain a read access token to HuggingFace Hub and export as shown below. See instructions.
export HF_TOKEN=<your access token>
  1. Perform TensorRT optimized inference:
  • Stable Diffusion 3.5 Large in BF16 precision

    python3 demo_txt2img_sd35.py \
      "A chic urban apartment interior highlighting mid-century modern furniture, vibrant abstract art pieces on clean white walls, and large windows providing a stunning view of the bustling city below." \
      --version=3.5-large \
      --bf16 \
      --download-onnx-models \
      --denoising-steps=30 \
      --guidance-scale 3.5 \
      --build-static-batch \
      --use-cuda-graph \
      --hf-token=$HF_TOKEN
    
  • Stable Diffusion 3.5 Large using FP8 quantization

    python3 demo_txt2img_sd35.py \
      "A chic urban apartment interior highlighting mid-century modern furniture, vibrant abstract art pieces on clean white walls, and large windows providing a stunning view of the bustling city below." \
      --version=3.5-large \
      --fp8 \
      --denoising-steps=30 \
      --guidance-scale 3.5  \
      --download-onnx-models \
      --build-static-batch \
      --use-cuda-graph \
      --hf-token=$HF_TOKEN \
      --onnx-dir onnx_fp8 \
      --engine-dir engine_fp8
    

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · tensorrt

Нельзя запустить

Генеративная модель выложена не в формате diffusers.

Ревизия весов
cf609ae

0 моделей