开放VINO
译者：片刻小哥哥
项目地址：https://huggingface.apachecn.org/docs/diffusers/optimization/open_vino
原始地址：https://huggingface.co/docs/diffusers/optimization/open_vino
🤗 最佳 提供与 OpenVINO 兼容的稳定扩散管道，以在各种 Intel 处理器上执行推理（请参阅 完整列表 支持的设备数）。
您需要安装 🤗 Optimum Intel 以及
--升级策略渴望
选项以确保
optimum-intel
正在使用最新版本：
pip install --upgrade-strategy eager optimum["openvino"]
本指南将向您展示如何将 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 管道与 OpenVINO 结合使用。
稳定扩散
要加载并运行推理，请使用
OV稳定扩散管道
。如果您想加载 PyTorch 模型并将其即时转换为 OpenVINO 格式，请设置
导出=真
：
from optimum.intel import OVStableDiffusionPipeline
model_id = "runwayml/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，静态地重塑模型。如果更改任何参数（例如输出高度或宽度），则需要再次静态地重塑模型。
# 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]
您可以在 🤗 最优中找到更多示例 文档 ，并且稳定扩散支持文本到图像、图像到图像和修复。
稳定扩散XL
要使用 SDXL 加载并运行推理，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]
为了进一步加快推理速度， 静态重塑 模型如稳定扩散部分所示。
您可以在 🤗 最优中找到更多示例 文档 ，并且支持在 OpenVINO 中运行 SDXL 以进行文本到图像和图像到图像。
