#
OpenVINO

🤗 Optimum 提供与 OpenVINO 兼容的 Stable Diffusion 管道，可在各种 Intel 处理器上执行推理（请参阅支持的设备完整列表）。

您需要安装 🤗 Optimum Intel，并使用 `--upgrade-strategy eager` 选项以确保 `optimum-intel` 使用最新版本：

    pip install --upgrade-strategy eager optimum["openvino"]

本指南将展示如何使用 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 管道与 OpenVINO。

##
Stable Diffusion

要加载并运行推理，请使用 `OVStableDiffusionPipeline`。如果您想加载 PyTorch 模型并即时转换为 OpenVINO 格式，请设置 `export=True`：

    from optimum.intel import OVStableDiffusionPipeline

    model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
    pipeline = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
    prompt = "sailing ship in storm by Rembrandt"
    image = pipeline(prompt).images[0]

    # 别忘了保存导出的模型
    pipeline.save_pretrained("openvino-sd-v1-5")

为了进一步加速推理，静态重塑模型。如果您更改任何参数，例如输出高度或宽度，您需要再次静态重塑模型。

    # 定义与输入和期望输出相关的形状
    batch_size, num_images, height, width = 1, 1, 512, 512

    # 静态重塑模型
    pipeline.reshape(batch_size, height, width, num_images)
    # 在推理前编译模型
    pipeline.compile()

    image = pipeline(
        prompt,
        height=height,
        width=width,
        num_images_per_prompt=num_images,
    ).images[0]

您可以在 🤗 Optimum 文档 中找到更多示例，Stable Diffusion 支持文本到图像、图像到图像和修复。

##
Stable Diffusion XL

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

    from optimum.intel import OVStableDiffusionXLPipeline

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

为了进一步加速推理，可以如Stable Diffusion部分所示静态重塑模型。

您可以在🤗 Optimum文档中找到更多示例，并且在OpenVINO中运行SDXL支持文本到图像和图像到图像。

Update on GitHub