🐱‍🐉背景

在comfyui中，如果你使用了秋叶的启动器，会在高级选项中看到这样一行选项：Cross-Attention优化方案，右边有个下拉框，可以选择的选项有4个，如下图：

那么，这里的这些词到底是什么意思呢？不同的优化方案有什么区别？到底应该选择哪个优化方案比较好呢？

这篇文章就尝试来研究下这几个问题。

（如有错漏，还请大家帮忙指出，谢谢。）

🐲什么是Cross-Attention？

Cross-attention可以想象成一种特殊的“注意力机制”的放大镜，它帮助模型在处理两种不同类型信息的时候，能够更加聪明地关注到两者之间的重要联系。

比如说，你正在尝试将一张图片描述成文字，或者将一种语言翻译成另一种语言。这两种情况都涉及到两种不同的东西（比如图片和文字，或者两种语言）之间的转换。Cross-attention就是那个帮助模型理解“这张图片上是什么”和“这句话在另一种语言中应该怎么说”的桥梁。

它的价值在于：

1. **连接不同信息**：它可以让模型在处理一个任务时，同时考虑到两种不同来源的信息。比如在图片描述生成中，模型不仅要考虑图片里有什么，还要生成合适的文字描述。

2. **提高理解能力**：通过比较和关联两种信息，模型可以更深入地理解它们之间的关系，从而做出更准确的输出。

3. **增强表现**：在多模态任务（比如同时处理图像和文本）或者序列转换任务（比如机器翻译）中，cross-attention能够显著提高模型的性能。

4. **提升效率**：它通过优化信息处理的方式，使得模型在学习和预测时更加高效。

那么，在ComfyUI这个软件下，在文生图这个场景下啊，Cross-Attention的价值是建立文本和图像之间的对应关系，让生成的图像更符合文本（也就是提示词）的描述。

🦉四种优化方式分别是什么

启动器中提到了四种优化方式，分别是:xformers,SDP,Sub-Quadratic,Split四种方案，那么这四种方案分别是什么？适合什么样的使用场景呢？

我们结合网络资料，来对比看看：

1. xFormers：

   • 思路：xFormers通过实现高效的内存注意力（memory-efficient attention）和闪电注意力（Flash Attention）来减少内存使用量，并加快操作速度。它利用算法重新排列计算步骤，减少了内存占用，并通过分块计算（tiling）的方式，一次只计算一小部分的注意力，从而提高计算速度。
   • 适应场景：适用于有Nvidia GPU的环境，可以大幅提升计算速度并减少内存使用。
   • 优势：与PyTorch和CUDA库集成，提高了计算效率和减少了内存占用。
   • 劣势：可能存在一定的误差，且仅适用于Nvidia GPU。

2. Scaled-dot-product (SDP) Attention：

   • 思路：SDP注意力是PyTorch中内置的高效内存注意力和闪电注意力的实现，它提供了与xFormers类似的优化，但是作为PyTorch的一部分，它提供了更好的集成和支持。
   • 适应场景：适用于使用PyTorch 2或更高版本的环境。
   • 优势：作为PyTorch的一部分，提供了更好的支持和集成。
   • 劣势：生成的图像可能是不确定的，对于需要可重复结果的应用可能是一个问题。

3. Sub-Quadratic Attention：

   • 思路：Sub-Quadratic注意力通过减少所需的内存来实现高效的内存注意力，尽管这种优化可能会牺牲一些速度。
   • 适应场景：适用于xFormers或SDP不可行的情况，或者在macOS系统上需要生成更大图像尺寸时。
   • 优势：允许在有限的硬件资源下生成更大的图像。
   • 劣势：可能会降低生成图像的速度。

4. Split-Attention v1：

   • 思路：Split-Attention是一种早期的内存注意力实现，它通过分割注意力计算来减少内存占用。
   • 适应场景：在硬件资源有限，且不需要最新优化技术的场景下使用。
   • 优势：减少了内存占用，使得在资源受限的设备上也能运行。
   • 劣势：相比xFormers或SDP，速度较慢，且最大图像尺寸受限。

在选择这些优化算法时，需要考虑具体的应用场景、硬件环境以及对结果可重复性的需求。例如，如果用户使用的是Nvidia GPU并且追求速度和效率，xFormers或SDP可能是更好的选择。如果用户需要在macOS上运行或者有特定的内存限制，Sub-Quadratic或Split-Attention可能更合适。

总的来说，如果你是Nvidia的显卡，最好选择xformers或者SDP，其他的不推荐，如果前两个实在用不了，可以考虑Sub-Quadratic Attention;
 

🥰实际测试与效果生成

那么，xformers或者SDP是不是有明显的优劣呢？

网络上好像没搜到什么靠谱的资料和实测数据，那我们自己简单测试下看看。

测试方案：

flux生成768x1024的图像；25步迭代；

测试环境：win10+系统驱动版本546.33+pytorch2.2.1+cu121

提示词：A group of two chinese women on a downtown street, raising their hands towards the camera, very happy, hdr,4k, beautiful,

xformers下的生图效果和速度：

分别是：23.24s+23.52s+22.97s，大约23秒；

SDP下的生图效果和速度：

 

分别是：23.95s+23.93s+22.68s，大约23.8秒； 

一个粗糙的结论是，两个加速算法差不多，SDP稍微慢一点点，不过几乎可以忽略。

不过有一个意外的发现，两个加速算法在固定种子和提示词和各种参数的情况下，生成的内容相似度很高。同时，SDP貌似生成的图像质量更高（一丢丢），比如说：

（左侧为xformers，右侧为SDP，手部居然更好一点点，不过不确定是否是偶然，大家可以更多尝试下。）

我个人打算默认用SDP作为加速算法跑一段时间试试看了。大家如果有更多的测试结果，也欢迎在评论区一起交流。

如果本篇文章对你有帮助，还请帮忙点个赞👍~谢谢啦~

✨写在最后

如果对comfyui还不熟悉的话，最近面向ComfyUI的新手，写了一门系统性入门图文课程，现在已经更新完成了，内容主要包括如何下载软件、如何搭建自己的工作流、关键基础节点讲解、遇到报错怎么解决等等，如果大家在学习过程中遇到什么问题，也可以直接对应的文章下留言，会持续更新相关答疑内容哈。欢迎订阅哦~

https://blog.csdn.net/jumengxiaoketang/category_12683612.html

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