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ONNX Runtime

🤗 Optimum 提供了兼容 ONNX Runtime 的 Stable Diffusion 流水线。您需要运行以下命令安装支持 ONNX Runtime 的 🤗 Optimum：

    pip install -q optimum["onnxruntime"]

本指南将展示如何使用 ONNX Runtime 运行 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 流水线。

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Stable Diffusion

要加载并运行推理，请使用 `ORTStableDiffusionPipeline`。若需加载 PyTorch 模型并实时转换为 ONNX 格式，请设置 `export=True`：

    from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline

    model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
    pipeline = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
    prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
    image = pipeline(prompt).images[0]
    pipeline.save_pretrained("./onnx-stable-diffusion-v1-5")

> 当前批量生成多个提示可能会占用过高内存。在问题修复前，建议采用迭代方式而非批量处理。

如需离线导出 ONNX 格式流水线供后续推理使用，请使用 `optimum-cli export` 命令：

    optimum-cli export onnx --model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 sd_v15_onnx/

随后进行推理时（无需再次指定 `export=True`）：

    from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline

    model_id = "sd_v15_onnx"
    pipeline = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
    prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
    image = pipeline(prompt).images[0]

您可以在 🤗 Optimum 文档 中找到更多示例，Stable Diffusion 支持文生图、图生图和图像修复任务。

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Stable Diffusion XL

要加载并运行 SDXL 推理，请使用 `ORTStableDiffusionXLPipeline`：

    from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionXLPipeline

    model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
    pipeline = ORTStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(model_id)
    prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
    image = pipeline(prompt).images[0]

如需导出 ONNX 格式流水线供后续推理使用，请运行：

    optimum-cli export onnx --model stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --task stable-diffusion-xl sd_xl_onnx/

SDXL 的 ONNX 格式目前支持文生图和图生图任务。

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