其实早在今年5月的时候，英特尔就展示过基于OpenVINO的AI绘图开源模型Stable Diffusion，它可以使用开源图片编辑软件GIMP，在英特尔ARC A750、A770等显卡上流畅运行，通过输入简单的文字，仅需很短的时间变可以实现创意绘图，帮助用户提升效率。现在基于OpenVINO PyTorch后端的方案，不仅能够让英特尔的独显，甚至是处理器、...
Stable Diffusion WebUI实测 OpenVINO的PyTorch 2.0更新 给生产环境换成Linux? 大路哥的建议 相信大家都知道今年的AI是热门话题,而AIGC是最热门的话题之一,我们想要在电脑上使用AIGC最简单的办法就是安装“绘世”启动器,其它的一切都由它来完善驱动引擎、模块,同时需要准备一张不低于8G显存的NVIDIA独立显卡,那么就可...
我们先来看看AI图像生成基准测试，由于这些显卡的显存问题所以只跑Stable Diffusion 1.5测试，测试会批量生成16张100迭代步数的图片，分辨率是512*512，批量大小是4。预览 测试跑的是FP16数据格式，NVIDIA显卡跑的是TensorRT，Intel显卡跑的是OpenVINO，AMD则只能使用ONNX，我们记录了图片的平均生成时间。B570的图片生成...
从https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon的自述文件中我们看到如下内容 我们先下载git,并双击安装即可,这个没什么难度,然后Python 3.10.6,这个不用下载,因为前面我们已经在conda内创建好了虚拟环境。 安装好git之后,通过“Git Gui”克隆存储库 选择Clone Existin...
现在，英特尔明确表示了，基于英特尔处理器的轻薄本能跑大模型，也可以跑大模型和 Stable Diffusion。英特尔基于 OpenVINO PyTorch （英特尔推出的一个开放源码工具包，旨在优化深度学习模型的推理性能，并将其部署到不同的硬件平台上）后端的方案，通过 Pytorch API 让社区开源模型能够很好地运行在英特尔的客户端处理器、...
1,下载补丁工具到stable-diffusion目录 https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino.git 2,确保程序能够升级成功,运行如下命令(也可以忽略本步骤) python -m pip install --upgrade pip pip install openvino-dev[onnx,pytorch]==2022.3.0
https://huggingface.co/bes-dev/stable-diffusion-v1-4-openvino/tree/main 6. 重启GIMP,会在图层下看到插件 使用 打开GIMP,新建一个文件 找到SD插件打开 输入参数生成 小熊猫脸部还比较抽象 插件SD界面选项 Model Name 模型名称,目前可以选SD 1.4和1.5 ...
采用了Procyon AI的两大基准测试来评估显卡性能：一是AI图像生成测试，基于Stable Diffusion 1.5和XL，生成16张512x512分辨率、100迭代步数的图片，批量处理4张为一组，使用FP16数据格式。在这个测试中，NVIDIA显卡依靠TensorRT，英特尔显卡则使用OpenVINO，而AMD显卡仅支持ONNX。结果显示，B580显卡的图片平均生成速度...
另一方面，英特尔基于OpenVINO PyTorch后端的方案，通过Pytorch API让社区开源模型能够很好地运行在英特尔的客户端处理器、集成显卡、独立显卡和专用AI引擎上。像刚刚测试的Stable Diffusion，已经能通过上述方式，在英特尔客户端平台的CPU和GPU(包括集成显卡和独立显卡)上运行FP16精度的模型，用户可以在文字生成图片、图片生成...
不久之后，Intel又推出了基于OpenVINO PyTorch后端的方案，能让Arc A770/A750 GPU直接支持Stable Diffusion WebUI，并且在加速能力方面远强于同价位的NVIDIA GPU。下文中我们将会进行对比测试，让大家能更为直观的了解Intel Arc GPU的AI性能。二、英特尔大语言模型体验：13代酷睿轻薄本轻松搞定 这里我们选择了一台通过...