Diffusers documentation

OpenVINO

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v0.42.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

OpenVINO

🤗 يوفر Optimum خطوط أنابيب Stable Diffusion متوافقة مع OpenVINO لتنفيذ الاستدلال على مجموعة متنوعة من معالجات Intel (انظر القائمة الكاملة للأجهزة المدعومة).

ستحتاج إلى تثبيت 🤗 Optimum Intel مع خيار --upgrade-strategy eager للتأكد من أن optimum-intel يستخدم أحدث إصدار:

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

ستُظهر لك هذه الدليل كيفية استخدام خطوط أنابيب Stable Diffusion و Stable Diffusion XL (SDXL) مع OpenVINO.

Stable Diffusion

لتحميل النموذج وتشغيل الاستدلال، استخدم OVStableDiffusionPipeline. إذا كنت ترغب في تحميل نموذج PyTorch وتحويله إلى صيغة OpenVINO على الفور، فاضبط export=True:

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")

لتسريع الاستدلال بشكل أكبر، أعد تشكيل النموذج بشكل ثابت. إذا قمت بتغيير أي من المعلمات مثل ارتفاع أو عرض المخرجات، فستحتاج إلى إعادة تشكيل نموذجك بشكل ثابت مرة أخرى.

# 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]

يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة في التوثيق الخاص بـ 🤗 Optimum، كما أن Stable Diffusion مدعوم لتوليد الصور من النص، وتحويل الصورة إلى صورة، وإعادة رسم المناطق (inpainting).

Stable Diffusion XL

لتحميل وتشغيل الاستدلال مع SDXL، استخدم OVStableDiffusionXLPipeline:

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]

لتسريع الاستدلال بشكل أكبر، أعد تشكيل النموذج بشكل ثابت كما هو موضح في قسم Stable Diffusion.

يمكنك العثور على مزيد من الأمثلة في التوثيق الخاص بـ 🤗 Optimum، كما أن تشغيل SDXL في OpenVINO مدعوم لتوليد الصور من النص وتحويل الصور إلى صور.

Update on GitHub