OpenVINOとStable Diffusionを使ったサンプルコード

OpenVINOとStable Diffusionを組み合わせて使用するサンプルコードは、一般的にはStable DiffusionがIntel GPUで正しく動作するかどうかに依存します。Stable Diffusion自体がIntel GPUで動作するかどうかについては、最新のドキュメントやリリースノートを確認することをお勧めします。ただし、一般的な方法としてOpenVINOを使用して、Stable Diffusionを推論エンジンとして利用する手順を以下に示します。

OpenVINOとStable Diffusionの組み合わせ

  1. Stable Diffusionの準備:

    • Stable Diffusionモデルを選択し、事前学習済みモデルをダウンロードします。

  2. OpenVINOのセットアップ:

    • OpenVINO Toolkitをインストールし、必要なPythonパッケージをセットアップします。

  3. モデルの準備:

    • Stable DiffusionモデルをOpenVINOの推論エンジンで使用できる形式（ONNXなど）に変換します。ただし、Stable DiffusionがIntel GPUでサポートされているかを確認する必要があります。

  4. Pythonでの推論コード:

    • OpenVINOの推論エンジンを使用して、Stable Diffusionモデルをロードし、画像生成を行うサンプルコードを以下に示します。
python
from openvino.inference_engine import IECore
import cv2
import numpy as np

# Stable Diffusionモデルのパス
model_xml = 'path_to_stable_diffusion_model.xml'
model_bin = 'path_to_stable_diffusion_model.bin'

# 入力画像のパス
image_path = 'path_to_input_image.jpg'

# OpenVINOの推論エンジンを初期化
ie = IECore()

# モデルを読み込む
net = ie.read_network(model=model_xml, weights=model_bin)

# デバイスに最適化されたモデルをロード（Intel GPUを想定）
exec_net = ie.load_network(network=net, device_name='GPU')

# 入力画像の読み込みと前処理
input_image = cv2.imread(image_path)
input_image = cv2.resize(input_image, (input_shape[3], input_shape[2]))  # 必要ならばリサイズ

# 入力画像の形式をモデルに合わせて変更
input_blob = next(iter(net.input_info))
input_image = input_image.transpose((2, 0, 1))  # HWC -> CHW
input_image = input_image.reshape((1,) + input_image.shape)  # バッチサイズを追加

# 推論を実行
outputs = exec_net.infer(inputs={input_blob: input_image})

# 出力を処理
output_blob = next(iter(outputs))
output_data = outputs[output_blob]

# 結果の処理
# ここで推論結果を使用した処理（可視化、保存、後処理など）を行います

# メモリの解放
del exec_net

この例では、OpenVINOの推論エンジンを使用してStable DiffusionモデルをIntel GPUで実行する方法を示しています。実際には、Stable DiffusionモデルをIntel GPU向けに最適化する必要があります。もしStable DiffusionがIntel GPUでサポートされていない場合、代替の方法やモデルの選択が必要になるかもしれません。

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Posted by ぼっち