首先,你需要将Stable Diffusion模型转换为OpenVINO™支持的格式。这通常涉及到将模型的权重文件转换为OpenVINO™的中间表示(Intermediate Representation,IR)格式,包括.xml和.bin文件。 以下是一个使用Python和OpenVINO™的Model Optimizer转换TensorFlow模型的示例代码: from mo.front.tf.extractors import extract_tf_mo...
LCMs 旨在直接预测潜在空间中这种 ODE 的解,减少了大量迭代的需求,实现了快速、高保真度的采样。在大规模扩散模型(如 Stable Diffusion)中利用图像潜在空间有效地增强了图像生成质量并减少了计算负载,使得图片急速生成成为了可能。 有关所提出方法和模型的更多详细信息,可以在项目页面[1]、论文[2] 和原始仓库[3] 中...
from diffusers.pipelines.stable_diffusion.safety_checker import ( StableDiffusionSafetyChecker, ) from diffusers.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionPipelineOutput from diffusers.image_processor import VaeImageProcessor class OVLatentConsistencyModelPipeline(DiffusionPipeline): 左滑查看更多 第三步: 配...
在《AI作画,OpenVINO助你在英特尔GPU上随心创作》中,我们介绍了OpenVINO Notebook运行环境搭建,并利用OpenVINO优化和加速Stable Diffusion模型的推理,在英特尔独立显卡上能够根据我们输入的指令(prompt),快速生成我们喜爱的AI画作。 今天,我们对这一应用场景再次升级,除了能够作画,利用OpenVINO对Stable Diffusion v2模型的支持...
https://github.com/bes-dev/stable_diffusion.openvino 然后将stable_diffusion_engine.py中的 device="...
假设你已经有一个 ONNX 格式的 Stable Diffusion 模型文件(例如:stable_diffusion.onnx),接下来我们将使用 OpenVINO™ 的 Model Optimizer 将模型转换为 Intermediate Representation (IR) 格式。这个格式可以被 OpenVINO™ 的推理引擎快速执行。在命令行中运行以下命令: mo.py --input_model stable_diffusion.onn...
from diffusers.pipelines.stable_diffusion import StableDiffusionPipelineOutput from diffusers.image_processor import VaeImageProcessor class OVLatentConsistencyModelPipeline(DiffusionPipeline): 第三步:配置推理流水线 首先,创建OpenVINO模型的实例,并使用选定的设备对其进行编译。从下拉列表中选择设备,以便使用OpenVINO运行...
OpenVINO2024版本支持大量文本、图像、音频生成模型,如 Llama 2、MPT、OPT、Stable Diffusion、Stable Diffusion XL。这样可以开发多模式应用程序,从而实现一次写入、随处部署的功能。OpenVINO支持的生成式AI方式主要包括以下三种方式分别是: Hugging Face:通过 Optimum Intel 扩展,使用 OpenVINO 作为 Hugging Face 框架(转换...
OpenVINO2024版本支持大量文本、图像、音频生成模型,如 Llama 2、MPT、OPT、Stable Diffusion、Stable Diffusion XL。这样可以开发多模式应用程序,从而实现一次写入、随处部署的功能。OpenVINO支持的生成式AI方式主要包括以下三种方式分别是: Hugging Face:通过 Optimum Intel 扩展,使用 OpenVINO 作为 Hugging Face 框架(转换...
我们决定让用户能够定义Python逻辑,运行它,并在模型服务器端执行它。这很重要,因为它几乎为用户提供了所有功能的可能性。这也是我们首次实现Stable Diffusion演示的基础,几乎所有的大型语言模型演示集都以此为基础。它是基于MediaPipe构建的,因此可以作为一个管道节点工作,并可与其他节点相连。