文章作者：武卓
最近，AIGC（即AI Generated Content，是指利用人工智能技术来生成内容）真的是火出了天际。除了被挤到服务器满负荷的 ChatGPT，另一个也颇受瞩目的领域当属 AI 作画了。利用开源的一类“扩散（diffusion）”模型，你可以随时用 AI 进行绘画创作。这么火爆的扩散模型，我们的 OpenVINO™当然也是可以对它进行优化，并在英特尔®GPU 上进行画作生成加速！
具体怎么操作呢？全部的代码我们仍然开源在 OpenVINO™Notebooks 仓库中，具体可参考：
/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/main/notebooks/225-stable-diffusion-text-to-image
那么接下来，我们就为大家划划重点，一起来看看有哪些重要的步骤、以及生成的画作效果如何吧！
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下图为基于 OpenVINO Notebooks 和英特尔®锐炫™A770m 的平台上，通过“Stable Diffusion”模型文本转图像功能生成的结果。
除了由文本生成图像进行 AI 作画，我们的代码示例还包括了图像转图像示例，可以将照片转为水彩画。
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看完了以上的 AI 作画的结果，你有没有心动、想自己动手试试呢？接下来，跟着我们掌握以下步骤，就能在自己的机器上运行这个 Stable Diffusion 的 notebook 代码示例了！
首先，这是 OpenVINO™Notebooks 的仓库。它具有您今天完成演示所需要的一切：
openvino_notebooks/notebooks at main · openvinotoolkit/openvino_notebooks
地址：
/openvinotoolkit/openvino_notebooks/tree/main/notebooks
如果您希望只启动一个 notebook，如 Monodepth notebook，请运行以下命令。在浏览器中，选择 ：
Stable Diffusion 位于 225-stable-diffusion-text-to-image 文件夹下
在 notebook 代码示例中，我们不仅介绍了著名的文本转图像管道，还加入了图像转图像生成管道。但它的真正意义是什么？我们如何运行它？
管道
如何安装？
如需安装 OpenVINO™Notebooks，您可参照此处的说明（适用于 Windows）：
/openvinotoolkit/openvino_notebooks/wiki/Windows
如果您是 Linux 用户，可点击此链接：
/openvinotoolkit/openvino_notebooks/wiki/Ubuntu
总体而言，您可实施以下几步：
安装 Python 3.10.x。(或下方内容）并创建一个虚拟环境
python3 -m venv openvino_envsource openvino_env/bin/activate #for linux
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对目录实施 Git 克隆
git clone --depth=1 /openvinotoolkit/openvino_notebooks.gitcd openvino_notebooks
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安装所有的库和依赖项
pip install -r requirements.txt
运行 Jupyter Notebook
jupyter lab notebooks
运行所有单元格并等待
现在，查看代码。我们切实地优化 PyTorch 管道，并使用 OpenVINO™执行代码。
首次下载和转换可能需要一点时间。完成之后，您将得到一组 IR 文件。为了方便，我已在这里将这些预训练的优化模型更新到 huggingface，大家可以直接下载使用：
https://huggingface.co/bes-dev/stable-diffusion-v1-4-openvino
bes-dev/stable-diffusion-v1-4-openvino at main
我们正通过开源和开放科学推动人工智能的发展和普及。
现在，如果您有幸使用英特尔®锐炫™独立显卡，您便可将下图中设备名称的代码改为“GPU”。默认情况下，它使用“ AUTO”，并会自动切换至检测到的 GPU。
让它在 GPU 上运行
自动插件。它先使用 CPU，然后自动切换至 GPU。
在这一步中，我把步骤设置为 30。理想情况下，我将使用 50，以提供最好看的结果。通过修改输入文本，您可以在这里生成不同的场景。如果想得到非常酷的图像，您可以试试社区整理的一些实用提示：
https://mpost.io/best-100-stable-diffusion-prompts-the-most-beautiful-ai-text-to-image-prompts/
最后，我们还生成了 GIF 文件，以便您可视化展示各步骤的情况。
最终结果。
图像转图像管道
现在，如果继续运行 notebook，您会看到我们也可以使用提示来“影响”最终图像的显示效果。我们在此处提供了一个将照片转换为水彩画的示例。
根据初始图像和提示生成图像。这样可得出基于指导的结果。
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图像转图像结果。
结论
当下，如果您想了解“Stable Diffusion”的工作原理，以及英特尔硬件的加速方式，OpenVINO™Notebooks 无疑是首选。如果您有任何疑问或想要展示您的一些最佳成果，请在这里或通过我们的 GitHub 讨论板发表评论：
/openvinotoolkit/openvino_notebooks/discussions#iamintel
祝编码快乐！
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