ONNX Runtime
🤗 Optimum 提供与 ONNX Runtime 兼容的 Stable Diffusion 管道。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使用 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 管道与 ONNX Runtime。
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 = "runwayml/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")在批处理中生成多个提示似乎会占用太多内存。在我们调查这个问题的同时，您可能需要进行迭代而不是批处理。
要将管道离线导出为 ONNX 格式并在以后用于推理，请使用 optimum-cli export 命令
optimum-cli export onnx --model runwayml/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，Stable Diffusion 支持文本到图像、图像到图像和修复。
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]要将管道导出为 ONNX 格式并在以后用于推理，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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