العودة إلى المدونة
Generative AI 25 فبراير 2025 10 min للقراءة

ControlNet مع Stable Diffusion: توليد صور بجودة إنتاجية

كيف نشرت Stable Diffusion مع ControlNet في Ofoto — قرارات المعمارية، API، وهندسة المطالبات.

نظرة عامة على المعمارية

نقطة نهاية Runpod بدون خادم + طابور Redis + موجِّه FastAPI

خط أنابيب ControlNet

from diffusers import StableDiffusionControlNetPipeline, ControlNetModel

controlnet = ControlNetModel.from_pretrained('lllyasviel/control_v11p_sd15_canny')
pipe = StableDiffusionControlNetPipeline.from_pretrained(
    'runwayml/stable-diffusion-v1-5',
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16,
).to('cuda')

تحسينات الإنتاج

  1. torch.compile() — تسريع بنسبة 35% على A100
  2. xformers attention — خفض ذاكرة VRAM بنسبة 40%
  3. الاستدلال على دفعات — معالجة 4 صور في آن واحد
  4. مرشّح NSFW — مطلوب لواجهات API العامة

هندسة المطالبات لتحقيق الاتساق

أدرج دائماً رموز الجودة: masterpiece, best quality, 8k, detailed

Stable DiffusionControlNetDiffusersProductionFastAPI
O

Ossama Elhakki

مهندس ذكاء اصطناعي وأنظمة ML — المغرب