树莓派能跑Stable Diffusion了？
stable diffusion是一种文本到图像生成的大型深度学习模型，它可以根据文本的描述生成详细的图像，也可以用于其他任务，如图像修复、图像扩展、图像翻译等。
它是基于潜在扩散模型（latent diffusion model）的一种变体，通过对图像添加和去除噪声来训练和生成图像。
该模型由stability ai和laion联合开发，目前是一个开源的ai平台，有很多用户和开发者贡献了不同的预训练模型和插件。
一般情况下，跑stable diffusion需要的配置：
英伟达（nvidia）的独立显卡，显存不少于4gb，推荐8gb以上；内存8gb以上，推荐16gb或以上；硬盘40gb以上的可用空间，最好是固态硬盘；操作系统支持windows 10/11，macos（仅限apple silicon或更新版本），linux等。
但最近有人在树莓派zero 2上运行stable diffusion了，而树莓派zero 2 只是内存512mb 的单板计算机。
它的配置和规格如下：
处理器：broadcom bcm2710a1，四核64位soc（arm cortex-a53 @ 1ghz）
内存：512mb lpddr2
通讯：2.4ghz ieee 802.11b/g/n无线局域网，蓝牙4.2，ble，带天线的屏蔽罩
接口：1 × usb 2.0 otg接口
hat兼容的40针i/o头插座（未焊接）
microsd卡插槽
mini hdmi端口
csi-2摄像头连接器
视频：hdmi接口
复合的视频和复位引脚焊点
多媒体：h.264, mpeg-4解码（1080p30）
h.264编码（1080p30）
opengl es 1.1, 2.0图形
输入电源：5v dc 2.5a
工作温度：-20°c to +70°c
raspberry pi zero 2 w的尺寸是65mm × 30mm，与原来的raspberry pi zero一样。它的性能比原来的单核raspberry pi zero提高了五倍。一般用于智能家居、物联网等项目。
为了让更多低配置的计算机也能用stable diffusion出图。
一个名为vitoplantamura的开发者决定写一个超小的推理库，让260mb内存的单板机也能将stable diffusion跑起来。终于，他成功了。
他用c++开发的onnxstream，是一个能够在低内存设备上运行 stable diffusion 的推理库，它通过分离推理引擎和权重提供器，以及量化等技术，完成了在树莓派 zero 2 上生成图像的挑战。
与微软的onnxstream相比，vitoplantamura的onnxstream只需要 1/55 的内存就可以达到同样的效果，但（在 cpu 上的）速度只比前者慢 0.5-2 倍。
虽然运行速度较慢，但它却是大模型在更小、更有限的设备上部署的崭新尝试。
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