OpenVINO
🤗 Optimum 提供与 OpenVINO 兼容的 Stable Diffusion 管道，以便在各种英特尔处理器上执行推理（请参阅 受支持设备的完整列表）。
您需要使用 --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"]本指南将向您展示如何将 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 管道与 OpenVINO 结合使用。
Stable Diffusion
要加载并运行推理，请使用 OVStableDiffusionPipeline。如果您想加载 PyTorch 模型并将其即时转换为 OpenVINO 格式，请设置 export=True
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")为了进一步加快推理速度，请静态重塑模型。如果您更改了任何参数，例如输出高度或宽度，则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]
您可以在 🤗 Optimum 的 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
要加载并使用 SDXL 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，请静态重塑模型，如 Stable Diffusion 部分所示。
您可以在 🤗 Optimum 的 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。
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