Automatic1111のStable Diffusion WebUIは、AIモデルをIntelハードウェア上で実行できるように最適化するIntelのOpenVINOツールキットの統合により、Intel GPUハードウェアで動作するようになりました。最新リリースのStable Diffusionを再テストし、Intel GPUが以前の結果と比較してどれだけ高速化しているかを確認しました。その結果、40～55%の高速化が見られました。
Stable Diffusion（現在、過去のテスト結果がありますが、結果の更新に取り組んでいます）は、テキスト記述から画像を生成するディープラーニングAIモデルです。Stable Diffusionの特徴は、ローカルのコンシューマーハードウェアで実行できることです。AIコミュニティには数多くのプロジェクトが存在し、中でもStable Diffusion WebUIが最も人気があります。使いやすく、実験しやすいブラウザインターフェースを提供しています。
数ヶ月にわたる開発作業（この件については以前から噂を耳にしていました）を経て、Intel Arc ユーザーに最新のアップデートが提供されるようになりました。このアップデートにより、パフォーマンスが大幅に向上します。また、AMD は Automatic1111 プロジェクトのサポートを強化しましたが、この記事では特に Intel GPU のサポートに焦点を当てています。AMD のパフォーマンスも向上しており、このトピックについては後日改めて詳しく取り上げます。
Intel Silicon用のStable Diffusion A1111 WebUIをご覧ください。私のA770でも動作しますが、CPUやiGPUでも動作します。OpenVINOを搭載しているので最適化されています。😃右の画像は、純粋なプロンプトの例です。左は同じ画像ですが、InPaintingを使用して目のディテールを増強しています。… pic.twitter.com/zpbQOMvJF3 2023年8月17日
Intel ARC GPUとAMD GPUはいずれもパフォーマンスが向上しており、そのほとんどで大幅な向上が見られました。Arc A770 16GBは54%、A750は同じシナリオで40%のパフォーマンス向上が見られました。（なお、テストにはIntel Arc A770 Limited Editionカードを使用しましたが、このカードは現在は販売終了となっています。ただし、Acer、ASRock、Sparkle、Gunnirは現在もA770カードを16GBと8GBの両方で提供しています。）
Nod.aiも黙っていません。AMDのRX 6800、RX 6750 XT、RX 6700 10GBはいずれも高速化しており、特に6800と6700 10GBは大幅なパフォーマンス向上を見せています。6750 XTがそれほどの成果を上げなかった理由は不明ですが、RX 6800は34%、RX 6700 10GBはさらに大きな76%のパフォーマンス向上を見せました。RX 6750 XTは、3つのAMD GPUすべてが同じRDNA2アーキテクチャを採用しているにもかかわらず、なぜかわずか9%しか向上しませんでした。（繰り返しますが、他のGPUについても再テストを行う予定です。これは執筆時点で入手可能で動作していたものを使用した、あくまでもスナップショットです。）
3つのNvidia RTX 40シリーズGPUは再テストを行っていないため、2つのグラフのパフォーマンス統計は同じままです。それでも、新しいOpenVINOの最適化により、Intel Arc A750とA770はRTX 4060を上回るパフォーマンスを発揮し、A770 16GBはRTX 4060 Tiに僅差で追随しています。
インストールをより簡単にしたり、他の画像解像度や安定拡散モデルが動作するように修正したりするなど、現在も多くの作業が進行中です。新しい「v2-1_512-ema-pruned.safetensors」と「v2-1_768-ema-pruned.safetensors」では意味のある出力を生成できなかったため、「v1-5-pruned-emaonly.safetensors」というデフォルトモデルに頼らざるを得ませんでした。また、現在Arc GPUでは768x768の生成ができません。720x720までは生成できましたが、744x744はCPUベースの生成に切り替わりました。768x768のサポートに関する修正は比較的近いうちにリリースされる予定とのことなので、Arcユーザーはそのアップデートに注目してください。更新、2023年8月17日：修正がリリースされました。768x768 で動作させるには、Stable Diffusion OpenVINO をインストールしたディレクトリに移動し、「venv\Scripts\activate」を実行してから「pip install --pre openvino==2023.1.0.dev20230811」を実行すると、より高解像度の画像が生成されるはずです。A750 では 768x768 のテストに成功しましたが、以前は A770 16GB でも失敗し、VRAM が不足するように見えました。
更新、2023年8月18日： 2つ目の修正が利用可能になりました。これにより、上記の768x768のサポートに加えて、v2-1_512ベースのサポートも有効になりました。（v2-1_768のサポートは現在作業中です。）簡単に言うと、v2-1_512-ema-pruned.safetensorsファイルをダウンロードし、modelsフォルダに配置してください。これで、Stable Diffusionで適切なモデルと構成を選択できるようになります。
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Aaron Klotz 氏は Tom's Hardware の寄稿ライターであり、CPU やグラフィック カードなどのコンピューター ハードウェアに関するニュースを扱っています。
