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ONNX Runtime
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ONNX Runtime
🤗 Optimum 提供了一个与 ONNX Runtime 兼容的 Stable Diffusion pipeline。您需要使用以下命令安装 🤗 Optimum 以获得 ONNX Runtime 支持
pip install -q optimum["onnxruntime"]本指南将向您展示如何将 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) pipelines 与 ONNX Runtime 结合使用。
Stable Diffusion
要加载和运行推理，请使用 ORTStableDiffusionPipeline。如果您想加载 PyTorch 模型并将其动态转换为 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")批量生成多个 prompt 似乎会占用过多内存。在我们调查期间，您可能需要迭代而不是批量处理。
要离线导出 ONNX 格式的 pipeline 并在以后用于推理，请使用 optimum-cli export 命令
optimum-cli export onnx --model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 sd_v15_onnx/然后执行推理（您不必再次指定 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，并且 Stable Diffusion 支持文本到图像、图像到图像和图像修复。
Stable Diffusion XL
要使用 SDXL 加载和运行推理，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]要导出 ONNX 格式的 pipeline 并在以后用于推理，请使用 optimum-cli export 命令
optimum-cli export onnx --model stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --task stable-diffusion-xl sd_xl_onnx/ONNX 格式的 SDXL 支持文本到图像和图像到图像。
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