# OpenVINO

🤗 يوفر [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) خطوط أنابيب Stable Diffusion متوافقة مع OpenVINO لتنفيذ الاستدلال على مجموعة متنوعة من معالجات Intel (انظر [القائمة الكاملة](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html) للأجهزة المدعومة).

ستحتاج إلى تثبيت 🤗 Optimum Intel مع خيار `--upgrade-strategy eager` للتأكد من أن [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) يستخدم أحدث إصدار:

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

ستُظهر لك هذه الدليل كيفية استخدام خطوط أنابيب Stable Diffusion و Stable Diffusion XL (SDXL) مع OpenVINO.

## Stable Diffusion

لتحميل النموذج وتشغيل الاستدلال، استخدم `OVStableDiffusionPipeline`. إذا كنت ترغب في تحميل نموذج PyTorch وتحويله إلى صيغة OpenVINO على الفور، فاضبط `export=True`:

```python
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")
```

لتسريع الاستدلال بشكل أكبر، أعد تشكيل النموذج بشكل ثابت. إذا قمت بتغيير أي من المعلمات مثل ارتفاع أو عرض المخرجات، فستحتاج إلى إعادة تشكيل نموذجك بشكل ثابت مرة أخرى.

```python
# 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]
```

    

يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة في [التوثيق](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) الخاص بـ 🤗 Optimum، كما أن Stable Diffusion مدعوم لتوليد الصور من النص، وتحويل الصورة إلى صورة، وإعادة رسم المناطق (inpainting).

## Stable Diffusion XL

لتحميل وتشغيل الاستدلال مع SDXL، استخدم `OVStableDiffusionXLPipeline`:

```python
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]
```

لتسريع الاستدلال بشكل أكبر، [أعد تشكيل](#stable-diffusion) النموذج بشكل ثابت كما هو موضح في قسم Stable Diffusion.

يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة في [التوثيق](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl) الخاص بـ 🤗 Optimum، كما أن تشغيل SDXL في OpenVINO مدعوم لتوليد الصور من النص وتحويل الصور إلى صور.