# OpenVINO

🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) fournit des pipelines Stable Diffusion compatibles avec OpenVINO pour effectuer de l'inférence sur une variété de processeurs Intel (voir la [liste complète](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html) des appareils pris en charge).

Vous devez installer 🤗 Optimum Intel avec l'option `--upgrade-strategy eager` pour vous assurer que [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) utilise la dernière version :

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

Ce guide vous montre comment utiliser les pipelines Stable Diffusion et Stable Diffusion XL (SDXL) avec OpenVINO.

## Stable Diffusion

Pour charger et exécuter l'inférence, utilisez `OVStableDiffusionPipeline`. Si vous souhaitez charger un modèle PyTorch et le convertir au format OpenVINO à la volée, définissez `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")
```

Pour accélérer davantage l'inférence, redimensionnez statiquement le modèle. Si vous modifiez des paramètres tels que la hauteur ou la largeur des sorties, vous devrez à nouveau redimensionner statiquement votre modèle.

```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]
```

    

Vous trouverez d'autres exemples dans la [documentation](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) de 🤗 Optimum, et Stable Diffusion est pris en charge pour le texte-vers-image, l'image-vers-image et l'inpainting.

## Stable Diffusion XL

Pour charger et exécuter l'inférence avec SDXL, utilisez le `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]
```

Pour accélérer davantage l'inférence, [redimensionner statiquement](#stable-diffusion) le modèle comme indiqué dans la section Stable Diffusion.

Vous trouverez d'autres exemples dans la [documentation](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl) de 🤗 Optimum, et l'exécution de SDXL dans OpenVINO est prise en charge pour le texte-vers-image et l'image-vers-image.