Diffusers documentation

OpenVINO

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

OpenVINO

🤗 Optimum предоставляет пайплайны Stable Diffusion, совместимые с OpenVINO, для выполнения инференса на различных процессорах Intel (см. полный список поддерживаемых устройств).

Для установки 🤗 Optimum Intel с опцией --upgrade-strategy eager, чтобы убедиться, что optimum-intel использует последнюю версию, выполните:

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

В этом руководстве показано, как использовать пайплайны Stable Diffusion и Stable Diffusion XL (SDXL) с OpenVINO.

Stable Diffusion

Для загрузки и выполнения инференса используйте OVStableDiffusionPipeline. Если вы хотите загрузить модель PyTorch и конвертировать её в формат OpenVINO на лету, установите 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")

Чтобы дополнительно ускорить инференс, статически измените форму модели. Если вы измените какие-либо параметры, например высоту или ширину выходных данных, вам потребуется снова статически изменить форму модели.

# 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]

Больше примеров можно найти в документации 🤗 Optimum. Stable Diffusion поддерживает генерацию изображений по тексту, преобразование изображения в изображение и inpainting.

Stable Diffusion XL

Чтобы загрузить и выполнить инференс с SDXL, используйте 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]

Чтобы дополнительно ускорить инференс, статически измените форму модели, как показано в разделе Stable Diffusion.

Больше примеров можно найти в документации 🤗 Optimum, а запуск SDXL в OpenVINO поддерживается для генерации изображений по тексту и преобразования изображений.

Update on GitHub