OpenVINO

🤗 Optimum 提供了与 OpenVINO 兼容的 Stable Diffusion 管道，可在各种英特尔处理器上执行推理（请参阅 完整列表 中支持的设备）。

你需要使用 --upgrade-strategy eager 选项安装 🤗 Optimum Intel，以确保 optimum-intel 使用最新版本：

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

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

Stable Diffusion

要加载并运行推理，请使用 [~optimum.intel.OVStableDiffusionPipeline]. 如果你想加载 PyTorch 模型并将其动态转换为 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]

# Don't forget to save the exported model
pipeline.save_pretrained("openvino-sd-v1-5")

为了进一步加速推理，请静态重塑模型。如果你更改了任何参数，例如输出高度或宽度，你需要再次静态重塑模型。

# Define the shapes related to the inputs and desired outputs
batch_size, num_images, height, width = 1, 1, 512, 512

# Statically reshape the model
pipeline.reshape(batch_size, height, width, num_images)
# Compile the model before inference
pipeline.compile()

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

你可以在 🤗 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 [~optimum.intel.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，请参考 Stable Diffusion 部分中的说明 静态重塑 模型。

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