# ONNX Runtime
🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum) 提供了兼容 ONNX Runtime 的 Stable Diffusion 流水线。您需要运行以下命令安装支持 ONNX Runtime 的 🤗 Optimum：
```bash
pip install -q optimum["onnxruntime"]
```
本指南将展示如何使用 ONNX Runtime 运行 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 流水线。
## Stable Diffusion
要加载并运行推理，请使用 [`~optimum.onnxruntime.ORTStableDiffusionPipeline`]。若需加载 PyTorch 模型并实时转换为 ONNX 格式，请设置 `export=True`：
```python
from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline
model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
pipeline = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
image = pipeline(prompt).images[0]
pipeline.save_pretrained("./onnx-stable-diffusion-v1-5")
```
当前批量生成多个提示可能会占用过高内存。在问题修复前，建议采用迭代方式而非批量处理。
如需离线导出 ONNX 格式流水线供后续推理使用，请使用 [`optimum-cli export`](https://huggingface.co/docs/optimum/main/en/exporters/onnx/usage_guides/export_a_model#exporting-a-model-to-onnx-using-the-cli) 命令：
```bash
optimum-cli export onnx --model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 sd_v15_onnx/
```
随后进行推理时（无需再次指定 `export=True`）：
```python
from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline
model_id = "sd_v15_onnx"
pipeline = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
image = pipeline(prompt).images[0]
```
您可以在 🤗 Optimum [文档](https://huggingface.co/docs/optimum/) 中找到更多示例，Stable Diffusion 支持文生图、图生图和图像修复任务。
## Stable Diffusion XL
要加载并运行 SDXL 推理，请使用 [`~optimum.onnxruntime.ORTStableDiffusionXLPipeline`]：
```python
from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionXLPipeline
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
pipeline = ORTStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(model_id)
prompt = "sailing ship in storm by Leonardo da Vinci"
image = pipeline(prompt).images[0]
```
如需导出 ONNX 格式流水线供后续推理使用，请运行：
```bash
optimum-cli export onnx --model stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 --task stable-diffusion-xl sd_xl_onnx/
```
SDXL 的 ONNX 格式目前支持文生图和图生图任务。
