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...
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/...
Stable Diffusion 是 stability.ai 开源的 AI 图像生成模型,实现输入文字,生成图像的功能。Stable Diffusion 将 AI 图像生成提升到了全新高度,将引发媒体创作领域的革命。 引用自:https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion 02 什么是算力魔方 算力魔方是一款可以DIY的迷你主机,采用了抽屉式设计,后续组装、升级...
stable_diffusion.openvino Implementation of Text-To-Image generation using Stable Diffusion on Intel CPU or GPU. Requirements Linux, Windows, MacOS Python <= 3.9.0 CPU or GPU compatible with OpenVINO. Install requirements Set up and update PIP to the highest version Install OpenVINO™ Development...
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。
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
Optimum Intel 支持 OpenVINO，这是一个用于高性能推理的英特尔开源工具包。https://docs.openvino.ai/latest/index.html Optimum Intel 和 OpenVINO 安装如下:pip install optimum[openvino]相比于上文的代码，我们只需要将StableDiffusionPipeline替换为OVStableDiffusionPipeline即可。如需加载 PyTorch 模型并将其实时转换...
Automatic 1111 Intel芯片部署流程:https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon 原安装文档 我对相关页面做了一个完整翻译,因包含较多的Markdown格式不方便在专栏里呈现,感兴趣的朋友可以参阅:https://nenly.notion.site/Automatic-1111-4d9d2c51e83e44869a78d900...
nlpnatural-language-processingaicomputer-visiondeep-learningtransformersinferencespeech-recognitionyolorecommendation-systemperformance-boostgood-first-issueopenvinodiffusion-modelsstable-diffusiongenerative-aillm-inferenceoptimize-aideploy-ai UpdatedMar 7, 2025 ...
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...