sd2 oneflow compile

[strint]

Depends on
Oneflow-Inc/oneflow#10323

unet graph(sd2)

run

python examples/unet_torch_interplay.py --model_id=stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --revision=main

run and save

python examples/unet_torch_interplay.py --model_id=stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --revision=main --save

load and run

python examples/unet_torch_interplay.py --model_id=stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --revision=main --load

sd2 with unet graph

run torch eager

python examples/text_to_image_sdxl_fp16_with_oneflow_compile.py

run oneflow graph

python examples/text_to_image_sdxl_fp16_with_oneflow_compile.py --compile

run oneflow graph save

python examples/text_to_image_sdxl_fp16_with_oneflow_compile.py --compile --save

run oneflow graph load

python examples/text_to_image_sdxl_fp16_with_oneflow_compile.py --compile --load

[strint]

open ONEFLOW_MLIR_GROUP_MATMUL will raise in SDXL, need be fixed.

[strint]

和 torch.compile 体验一致的 oneflow_compile 函数。实现了一键替换 pipe 中的 unet 实例的效果（显存共享的）。且该 unet 支持 save/load/dynamic input。

一键替换 pipe 中的 unet 要解决的两个问题：

• pipe 中已经创建了 torch 的 eager unet 实例，如何创建 oneflow unet 实例，且显存共享；
• 如何创建 unet graph 实例，让其和 pipe 中的 eager unet 外部 attr 完全一样，且用 graph 执行；

这个作为 base（验证性能和正确性） 和保底方案。

后面基于这个去做 torch.compile 路线的 save/load/dynamic input 支持。torch.compile 本身对 save/load/dynamic input 这些特性的支持还太完善：

• unet dynamic 会报错；
• 还没有 save load 编译结果的机制；