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# OpenVINO

🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) は、OpenVINO 互換の Stable Diffusion パイプラインを提供し、さまざまな Intel プロセッサ上で推論を実行できます（サポート対象デバイスの[完全なリスト](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html)を参照）。

`--upgrade-strategy eager` オプションを指定して🤗 Optimum Intel をインストールし、[`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) が最新バージョンを使用していることを確認する必要があります。

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

このガイドでは、OpenVINOでStable DiffusionおよびStable Diffusion XL (SDXL)のパイプラインを使用する方法を示します。

## Stable Diffusion

読み込みと推論の実行には、`OVStableDiffusionPipeline`を使用します。PyTorchモデルを読み込んでOpenVINO形式にオンザフライで変換したい場合は、`export=True`を設定します:

```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")
```

推論をさらに高速化するために、モデルを静的にリシェイプします。出力の高さや幅などのパラメータを変更した場合は、モデルを再度静的にリシェイプする必要があります。

```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]
```

    
🤗 Optimumの[ドキュメント](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion)にさらに多くの例があります。Stable Diffusionは、テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングに対応しています。

## Stable Diffusion XL

SDXLで読み込みと推論を実行するには、`OVStableDiffusionXLPipeline`を使用します:

```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]
```

推論をさらに高速化するには、Stable Diffusion のセクションに示されているように、モデルを[静的にリシェイプ](#stable-diffusion)します。

🤗 Optimumの[ドキュメント](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl)にさらに多くの例があります。OpenVINOでのSDXLの実行は、テキストから画像への変換と画像から画像への変換の両方をサポートしています。

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	# OpenVINO

	🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) は、OpenVINO 互換の Stable Diffusion パイプラインを提供し、さまざまな Intel プロセッサ上で推論を実行できます（サポート対象デバイスの[完全なリスト](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html)を参照）。

	`--upgrade-strategy eager` オプションを指定して🤗 Optimum Intel をインストールし、[`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) が最新バージョンを使用していることを確認する必要があります。

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

	このガイドでは、OpenVINOでStable DiffusionおよびStable Diffusion XL (SDXL)のパイプラインを使用する方法を示します。

	## Stable Diffusion

	読み込みと推論の実行には、`OVStableDiffusionPipeline`を使用します。PyTorchモデルを読み込んでOpenVINO形式にオンザフライで変換したい場合は、`export=True`を設定します:

	```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")
	```

	推論をさらに高速化するために、モデルを静的にリシェイプします。出力の高さや幅などのパラメータを変更した場合は、モデルを再度静的にリシェイプする必要があります。

	```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]
	```



	🤗 Optimumの[ドキュメント](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion)にさらに多くの例があります。Stable Diffusionは、テキストから画像への変換、画像から画像への変換、インペインティングに対応しています。

	## Stable Diffusion XL

	SDXLで読み込みと推論を実行するには、`OVStableDiffusionXLPipeline`を使用します:

	```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]
	```

	推論をさらに高速化するには、Stable Diffusion のセクションに示されているように、モデルを[静的にリシェイプ](#stable-diffusion)します。

	🤗 Optimumの[ドキュメント](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl)にさらに多くの例があります。OpenVINOでのSDXLの実行は、テキストから画像への変換と画像から画像への変換の両方をサポートしています。