终于！SGLang支持Diffusion：加速视频和图像生成 (实测书小生表情包生成)

主要观点总结

文章介绍了SGLang对Diffusion系列模型的部署支持，包括命令使用、官方博客内容、SGLang Diffusion的特点和性能基准等。

关键观点总结

关键观点1: SGLang支持Diffusion系列模型的部署

SGLang推出SGLang Diffusion，将SGLang的最先进性能带入扩散模型的图像与视频生成加速。它支持主要的开源视频和图像生成模型，同时通过多种API入口提供快速推理速度和易用性。

关键观点2: 使用SGLang部署Qwen-Image-Edit生成“书生抱着SGLang广告牌”的效果图

使用sglang generate命令，通过指定prompt、image-path、model-path等参数，可以生成指定的图像。此例中，耗时102秒生成了“书生抱着SGLang的广告牌”的图像。

关键观点3: SGLang Diffusion实现了1.2x–5.9x的加速

在各种工作负载上，SGLang Diffusion实现了显著的性能加速，与FastVideo团队合作，提供从后训练到生产部署的完整扩散模型生态系统。

关键观点4: SGLang Diffusion旨在成为一个高性能解决方案

SGLang Diffusion旨在响应社区需求，将SGLang标志性的性能和无缝的用户体验带到扩散模型中。它专为性能与灵活性而设计，构建在经受过考验的SGLang服务架构之上。

关键观点5: SGLang Diffusion支持多种模型和API接口

SGLang Diffusion支持多种流行的开源视频和图像生成模型，并提供熟悉的界面，包括命令行界面（CLI）、Python引擎API以及兼容OpenAI的API，以便用户轻松集成扩散生成到他们的工作流程中。