Buckets:

mishig's picture
|
download
raw
3.8 kB
# OpenVINO
🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) предоставляет пайплайны Stable Diffusion, совместимые с OpenVINO, для выполнения инференса на различных процессорах Intel (см. [полный список](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html) поддерживаемых устройств).
Для установки 🤗 Optimum Intel с опцией `--upgrade-strategy eager`, чтобы убедиться, что [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) использует последнюю версию, выполните:
```bash
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`:
```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")
```
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.
```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]
```
Больше примеров можно найти в [документации](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) 🤗 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`:
```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]
```
Чтобы дополнительно ускорить инференс, [статически измените форму](#stable-diffusion) модели, как показано в разделе Stable Diffusion.
Больше примеров можно найти в [документации](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl) 🤗 Optimum, а запуск SDXL в OpenVINO поддерживается для генерации изображений по тексту и преобразования изображений.

Xet Storage Details

Size:
3.8 kB
·
Xet hash:
338f93bd079df36ff394203f33f96cdc05493c9d48df04eab211ce3631f6f6ee

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.