官方仓库页面:https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui 部署、使用指南见Wiki页面:https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki 先说下部署思路: 1、stable-diffusion-webui-openvino代码; 2、运行所需依赖,这个在根目录的requirements_versions.txt,这一步有坑,后面会讲; 3、...
在桌面端:使用OpenVINO加速后的i9-13900K上,最快仅需32.5秒。作为对比,加速前使用纯CPU绘制需要花费约100秒。 使用说明 安装本程序后,将在桌面创建[Stable Diffusion web UI with OpenVINO] 和 [Stable Diffusion使用说明] 2个快捷方式. [Stable Diffusion web UI with OpenVINO] 是Stable Diffusion web UI的服务...
使用命令行参数:可以通过修改webui-user.bat文件中的命令行参数来优化Stable Diffusion WebUI的性能,例如使用xformers库、更改端口号等。 安装OpenVINO:如果你的系统支持Intel GPU,可以安装OpenVINO来加速Stable Diffusion的推理过程。bash # 安装OpenVINO pip install --pre openvino # 安装XPU版本的torch pip install...
Stable-Diffusion-WebUI现在可以在Intel的CPU和GPU(集成和独立图形)等硬件上运行,并配有Intel分发OpenVINO工具包。 1、安装OpenVINO 带有torch.compile 支持的 OpenVINO 现在可以在 OpenVINO 预发布包中预览。使用命令安装最新的预发布软件包 pip install --pre openvino 2、下载stable-diffus...
在深度学习中,Stable Diffusion是一个非常受欢迎的文本到图像生成模型。然而,由于其复杂的计算过程,推理速度可能会受到限制。为了加速这一过程,我们可以使用 Intel 的 OpenVINO™ 工具套件。OpenVINO™ 是一个用于加速计算机视觉和深度学习推理的工具,可以显著提高模型的运行速度。首先,确保你已经安装了 OpenVINO™ 和...
Stable Diffusion是一个流行的深度学习模型,用于图像生成和风格迁移。通过OpenVINO™的优化,我们可以大幅提升Stable Diffusion模型的推理速度,从而加快文生图的过程。 1. 准备环境 首先,确保你的开发环境中已经安装了OpenVINO™工具套件。你可以从Intel官方网站上下载并安装适合你的操作系统的版本。同时,确保你的开发环境...
华擎今天为英特尔锐炫 Arc A 系列显卡带来 AI QuickSet 软件工具,可轻松安装 Stable Diffusion web UI OpenVINO,搭配英特尔 OpenVINO 套件,利用 Arc 显卡的算力体验生成式 AI 应用。 IT之家注:该软件支持华擎生产的英特尔 A 系列独立显卡,包括 A770、A750、A580、A380 与 A310 全系列型号。
IT之家5 月 10 日消息,华擎去年底发布支持Windows 10/ 11 与 Ubuntu 操作系统的 AI QuickSet 软件工具,可帮助用户快速下载、安装和设置 AI 应用程序,支持 AMD 显卡加速。 华擎今天为英特尔锐炫 Arc A 系列显卡带来AI QuickSet 软件工具,可轻松安装 Stable Diffusion web UI OpenVINO,搭配英特尔 OpenVINO 套件,...
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 3,使用国内镜像,进行编译和加载依赖包 >>cd stable_diffusi...
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...