stable-diffusion-webui-openvino中openvino加速是通过脚本实现的,启动后在页面最下方的脚本中选Accelerate with OpenVINO openvino脚本页面如下,相当于把采样设置改到这儿了,在红框中切换设备就可以用cpu,核显,独显跑图,理论上应该所有的设备都能用,我用AMD的核显,英特尔核显、独显都跑了,10代移动端核显跑出了3s/...
首先,我们需要安装OpenVINO™工具套件。安装完成后,通过命令行工具intel_openvino_toolkit/bin/setupvars.sh来设置环境变量,为后续的模型优化和推理做好准备。 接下来,我们假设已经将Stable Diffusion算法训练完成,并成功保存为模型文件。此时,我们可以利用OpenVINO™优化器,将模型转换为Intermediate Representation (IR)格式...
如果你有较为熟练的自主安装部署经验与一定的代码基础,可以参考Automatic官方的Intel设备部署流程,在Windows/Linux上部署OpenVINO加速的WebUI分支。 原项目地址:https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon Automatic 1111 Intel芯片部署流程:https://github.com/openvinot...
Stable Diffusion 2.1 IR 模型 Stable Diffusion 将6个元素结合在一起,一个带有标记器的文本编码器模型,一个带调度器的 UNet 模型,以及一个带有解码器和编码器模型的自动编码器。 这里使用的基础模型是 "stabilityai/stable-diffusion-2-1-base"。该模型被转换为 OpenVINO格式,用于使用Optimum Intel [OpenVINO] 在...
通过选择计算模块的版本,再搭配不同额IO模块可以组成丰富的配置,适应不同场景。性能不够时,可以升级计算模块提升算力,IO接口不匹配时,可以更换IO模块调整功能,而无需重构整个系统基于OpenVINO在算力魔方上实现Stable Diffusion模型的推理加速,获得了14.9秒出图(不含模型初始化)的性能。
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
契合本次大赛要求,我们团队计划在目标英特尔硬件上完成部署优化及指定的图片生成工作,利用 OpenVINO 的异步推理功能,实现了预处理、推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。 技术讲解: Stable Diffusion(SD)模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型,总共有1B左右的参数量...
契合本次大赛要求,我们团队计划在目标英特尔硬件上完成部署优化及指定的图片生成工作,利用 OpenVINO 的异步推理功能,实现了预处理、推理和后处理阶段的并行执行,从而提高了整体图像生成 Pipeline 的并行性。 技术讲解: Stable Diffusion(SD)模型是由Stability AI和LAION等公司共同开发的生成式模型,总共有1B左右的参数量...
基于OpenVINO在算力魔方上实现Stable Diffusion模型的推理加速,获得了14.9秒出图(不含模型初始化)的性能。 在图像生成过程中:CPU占用16%,内存占用7.5GB,GPU占用100%,显存利用率98.5%。 测试代码如下所示,方便读者在算力魔方上复现:https://github.com/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/main/notebooks/225-stabl...
与AMD 显卡类似，StableDiffusion也没有官方支持Intel显卡。但是，已经有一个社区分支版本支持它。OpenVino支持Intel Arc显卡，虽然在高端模型上的性能表现更佳。它甚至也支持Intel CPU的集显以及部分intel的FPGA新品。不过OPEN VINO严格来说是一个AI机器学习平台，接入SD只是其实现的功能之一。没有显卡可以用Stable ...