近年、生成AIの発展は目覚ましく、多くの応用が産業界やクリエイティブ分野に広がっています。特に、テキストから画像を生成する「テキスト・ツー・イメージ」モデルの進化が著しく、その中でもStable Diffusion（SD）シリーズは高い注目を集めています。この記事では、その最新派生である「Stable Diffusion Turbo（SD Turbo）」と「Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo）」の推論性能を、ONNX Runtime（ORT）とMicrosoft Oliveを活用して高速化する方法について紹介します。
生成AIといえば、性能の高さだけでなく、実際に使う際の「推論スピード」もとても重要です。特にリアルタイムアプリケーションやインタラクティブなユーザー体験を提供する場合、1秒以下のレスポンスタイムが求められることもあります。その要望に応えるべく、Hugging FaceはStable Diffusionの軽量かつ高速なバージョン「Turbo」モデルを開発し、それを効率的に動作させるための技術スタックを整備しています。
今回は、ONNX RuntimeとOliveという二つの重要な技術を使い、SD TurboおよびSDXL Turboの推論を劇的に高速化する実践的なアプローチについて、Hugging Faceの記事内容をもとにご紹介します。
SD TurboとSDXL Turboとは？
まずは対象となるモデルについて簡単にご説明しましょう。Stable Diffusionは、テキストを入力として幻想的で高解像度な画像を生成できるオープンソースのモデルです。通常のStable Diffusionでは、高品質な画像を得るためには複数ステップでのサンプリングが必要となり、その分処理時間がかかるという課題がありました。
この問題を解決するために生まれたのが、「Stable Diffusion Turbo（SD Turbo）」とその強化版「Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo）」です。Turboモデルは、わずか1～2ステップのサンプリングで画像を生成することができ、そのスピードと効率により、インタラクティブなアプリケーション用途やエッジデバイスでの活用が視野に入るようになりました。推論回数が少ないということは、それだけハードウェアリソースを抑えて迅速に画像が生成できるという大きな利点を意味します。
ONNX Runtime（ORT）とは？
ONNX（Open Neural Network Exchange）Runtimeは、Microsoftが開発したオープンソースの機械学習推論用ライブラリで、様々なフレームワーク（PyTorch、TensorFlow、Kerasなど）で訓練されたモデルを統一されたフォーマットで扱えることが特徴です。軽量かつ高速で対応ハードウェアが広く、GPUやWindows/Linux/クラウドまで幅広い環境で使用されています。また、INT8量子化やGPUアクセラレーションといった最先端の最適化もしっかりサポートしており、効率重視のモデルデプロイには欠かせない存在となっています。
Oliveとは？
Oliveは、Microsoftが提供するAIモデル最適化ツールチェーンです。モデルの変換、圧縮、量子化、最適化を自動化し、さまざまな環境に最適化されたモデルの生成を容易にします。これにより、開発者はパフォーマンスと精度を両立させた効率的なモデルを素早く展開することが可能になります。
OliveはONNX Runtimeと親和性が高く、PyTorchモデルをONNX形式に変換する作業から、各ハードウェア環境向けに最適な量子化・圧縮設定によるモデルの生成までカバーしています。
SDXL TurboをORTとOliveで高速化する
Hugging Faceのブログ記事では、最適化パイプラインとして以下の手順が紹介されています。
1. PyTorchで学習済みのSDXL TurboモデルをHugging Face Hubからダウンロード
2. Oliveを使って、モデルをONNX形式に変換＋最適化
3. 最適化済みのONNXモデルをONNX Runtimeで推論
4. 実行時間や品質を比較
特に重要なポイントは、「モデルの分離最適化」にあります。SDXL TurboモデルはUNet、VAE、Text Encoderなど複数のコンポーネントで構成されています。それぞれを個別にONNX形式へ変換・最適化することで、全体としての推論速度を大幅に短縮できるのです。
加えて、INT8量子化を使うことで、精度を極力落とさずにモデルのサイズを縮小し、メモリ使用量を劇的に削減できます。これによって、たとえばコンシューマ向けのノートパソコンやクラウド上の小規模なインスタンスでも、高速な画像生成を実現できます。
パフォーマンスの比較
記事中の検証では、以下のようなパフォーマンス向上が確認されています：
– SDXL Turbo (ONNX最適化済み) は8ms～25msで1ステップの推論が可能
– 同等の品質レベルで、PyTorch実装に対して最大3倍以上の高速化を実現
– モデルサイズも大幅に縮小（メモリフットプリント対策にも効果）
これにより、AR/VR空間などでリアルタイムに動的な画像を表示するアプリケーション開発者にとって、生成AIの利用がより身近なものになります。
使い道と将来展望
このような軽量・高速な生成モデルは、様々な分野での活用が期待されています。たとえば：
– ゲーム業界におけるリアルタイム背景生成やキャラクター画像の生成
– 教育分野でのAI教材生成支援（例えば図解など）
– ファッションやインテリアの分野でのスタイルシミュレーション
– エッジデバイス上での画像生成（ドローン、ロボットなど）
また、現在のSDXL Turboでも十分に高速度・高品質を達成していますが、今後さらに効率的なアーキテクチャや大規模データによる性能向上が予想されます。ハードウェアの進化とも相まって、毎日の生活の中に自然に生成AIが入り込んでくる時代が近づいています。
まとめ
今回ご紹介したStable Diffusion TurboとONNX Runtime、Oliveの組み合わせは、生成AIのスピードと効率の両方を追求した非常に効果的なソリューションです。従来では時間がかかっていた画像生成も、今やリアルタイムに近い速度で実現可能となっており、多くのアプリケーション分野において新しい可能性を広げています。
生成AIをより快適かつ効率的に活用していきたい開発者や企業にとって、ONNX RuntimeとOliveを活用したモデル最適化はとても重要なステップになるでしょう。Hugging Faceなどのオープンソースコミュニティによる努力のおかげで、これらの技術は誰もが便利に使えるものとなっています。
今後も、こうした最先端の技術を取り入れながら、より豊かで創造的なデジタル体験を構築していきたいですね。
