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# OpenVINO

🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) fornece pipelines de Stable Diffusion compatíveis com OpenVINO para realizar inferência em uma variedade de processadores Intel (veja a [lista completa](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html) de dispositivos suportados).

Você precisará instalar o 🤗 Optimum Intel com a opção `--upgrade-strategy eager` para garantir que o [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) esteja usando a versão mais recente:

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

Este guia mostrará como usar os pipelines Stable Diffusion e Stable Diffusion XL (SDXL) com OpenVINO.

## Stable Diffusion

Para carregar e executar inferência, use o `OVStableDiffusionPipeline`. Se você quiser carregar um modelo do PyTorch e convertê-lo para o formato OpenVINO em tempo de execução, defina `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")
```

Para acelerar ainda mais a inferência, redimensione o modelo de forma estática. Se você alterar parâmetros, como a altura ou a largura das saídas, será necessário redimensionar o modelo novamente de forma estática.

```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]
```

    
Você pode encontrar mais exemplos na [documentação](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) do 🤗 Optimum, e o Stable Diffusion é suportado para texto-para-imagem, imagem-para-imagem e inpainting.

## Stable Diffusion XL

Para carregar e executar inferência com SDXL, use o `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]
```

Para acelerar ainda mais a inferência, [redimensione estaticamente](#stable-diffusion) o modelo, conforme mostrado na seção Stable Diffusion.

Você pode encontrar mais exemplos na [documentação](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl) do 🤗 Optimum, e a execução do SDXL no OpenVINO é suportada para texto-para-imagem e imagem-para-imagem.

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	# OpenVINO

	🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) fornece pipelines de Stable Diffusion compatíveis com OpenVINO para realizar inferência em uma variedade de processadores Intel (veja a [lista completa](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html) de dispositivos suportados).

	Você precisará instalar o 🤗 Optimum Intel com a opção `--upgrade-strategy eager` para garantir que o [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) esteja usando a versão mais recente:

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

	Este guia mostrará como usar os pipelines Stable Diffusion e Stable Diffusion XL (SDXL) com OpenVINO.

	## Stable Diffusion

	Para carregar e executar inferência, use o `OVStableDiffusionPipeline`. Se você quiser carregar um modelo do PyTorch e convertê-lo para o formato OpenVINO em tempo de execução, defina `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")
	```

	Para acelerar ainda mais a inferência, redimensione o modelo de forma estática. Se você alterar parâmetros, como a altura ou a largura das saídas, será necessário redimensionar o modelo novamente de forma estática.

	```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]
	```



	Você pode encontrar mais exemplos na [documentação](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) do 🤗 Optimum, e o Stable Diffusion é suportado para texto-para-imagem, imagem-para-imagem e inpainting.

	## Stable Diffusion XL

	Para carregar e executar inferência com SDXL, use o `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]
	```

	Para acelerar ainda mais a inferência, [redimensione estaticamente](#stable-diffusion) o modelo, conforme mostrado na seção Stable Diffusion.

	Você pode encontrar mais exemplos na [documentação](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl) do 🤗 Optimum, e a execução do SDXL no OpenVINO é suportada para texto-para-imagem e imagem-para-imagem.