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根据 Apache 许可证 2.0 版本（"许可证"）授权；除非遵守许可证，否则不得使用此文件。您可以在以下网址获取许可证副本：
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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除非适用法律要求或书面同意，根据许可证分发的软件按"原样"分发，无任何明示或暗示的担保或条件。请参阅许可证以了解具体的语言管理权限和限制。
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# OpenVINO
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🤗 [Optimum](https://github.com/huggingface/optimum-intel) 提供与 OpenVINO 兼容的 Stable Diffusion 管道，可在各种 Intel 处理器上执行推理（请参阅支持的设备[完整列表](https://docs.openvino.ai/latest/openvino_docs_OV_UG_supported_plugins_Supported_Devices.html)）。
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您需要安装 🤗 Optimum Intel，并使用 `--upgrade-strategy eager` 选项以确保 [`optimum-intel`](https://github.com/huggingface/optimum-intel) 使用最新版本：
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```bash
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pip install --upgrade-strategy eager optimum["openvino"]
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```
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本指南将展示如何使用 Stable Diffusion 和 Stable Diffusion XL (SDXL) 管道与 OpenVINO。
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## Stable Diffusion
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要加载并运行推理，请使用 [`~optimum.intel.OVStableDiffusionPipeline`]。如果您想加载 PyTorch 模型并即时转换为 OpenVINO 格式，请设置 `export=True`：
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```python
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from optimum.intel import OVStableDiffusionPipeline
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model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
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pipeline = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
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prompt = "sailing ship in storm by Rembrandt"
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image = pipeline(prompt).images[0]
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# 别忘了保存导出的模型
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pipeline.save_pretrained("openvino-sd-v1-5")
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```
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为了进一步加速推理，静态重塑模型。如果您更改任何参数，例如输出高度或宽度，您需要再次静态重塑模型。
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```python
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# 定义与输入和期望输出相关的形状
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batch_size, num_images, height, width = 1, 1, 512, 512
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# 静态重塑模型
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pipeline.reshape(batch_size, height, width, num_images)
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# 在推理前编译模型
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pipeline.compile()
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image = pipeline(
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prompt,
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height=height,
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width=width,
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num_images_per_prompt=num_images,
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).images[0]
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```
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<div class="flex justify-center">
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<img src="https://huggingface.co/datasets/optimum/documentation-images/resolve/main/intel/openvino/stable_diffusion_v1_5_sail_boat_rembrandt.png">
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</div>
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您可以在 🤗 Optimum [文档](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion) 中找到更多示例，Stable Diffusion 支持文本到图像、图像到图像和修复。
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## Stable Diffusion XL
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要加载并运行 SDXL 推理，请使用 [`~optimum.intel.OVStableDiffusionXLPipeline`]：
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```python
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from optimum.intel import OVStableDiffusionXLPipeline
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model_id = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
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pipeline = OVStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(model_id)
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prompt = "sailing ship in storm by Rembrandt"
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image = pipeline(prompt).images[0]
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```
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为了进一步加速推理，可以如Stable Diffusion部分所示[静态重塑](#stable-diffusion)模型。
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您可以在🤗 Optimum[文档](https://huggingface.co/docs/optimum/intel/inference#stable-diffusion-xl)中找到更多示例，并且在OpenVINO中运行SDXL支持文本到图像和图像到图像。 |