这里的国产AI扩散模型，是基于大名鼎鼎的Stable Diffusion，利用国产框架fork而来。这个开源的项目是用OneFlow深度学习框架，后者属于分布式性能（高效性）是深度学习框架的核心技术难点，围绕性能提升和异构分布式扩展，秉持静态编译和流式并行的核心理念和架构，解决了集群层面的内存墙挑战。
最近疲于奔命，也没跟进学习深度学习相关技术和发展，所以对扩散模型属于一知半解。故而机智客只是大致看了一下GitHub的项目介绍，不求甚解。虽然是国产项目，但这个并不是突出中文，而是突出效率。被成为全球最快的Stable Diffusion。
要运行这个项目，可以用Docker也可以不用Docker而直接安装搭配。而不用Docker则要一步步来，先安装OneFlow，再Clone和安装OneFlow的fork diffusers。然后是python3 -m pip install -e .[oneflow]，再就是git clone https://github.com/Oneflow-Inc/transformers.git 安装fork的transformers之后才是python3 -m pip install -e .总之有点拖拉。
项目页还列举了一个运行的示范代码，是在fp16版下的。看代码的意思是载入必要库，pipe加载必要的预训练网络，然后用CUDA，以一句示例句子a photo of an astronaut riding a horse on mars来生成图像，遍历后保存导出png图像的。说是速度快，有条件的朋友可以试试。当然这里没注意预训练网络模型是不是比较方便弄，反正上GitHub众所周知死慢死慢的。