Stable Diffusion + OpenVINO本地部署生图AI

本文是一份面向初学者的详细教程，指导你如何在配备 Intel Arc B580 显卡 的电脑上，通过 OpenVINO 官方优化框架，从零开始部署 Stable Diffusion 生图大模型。整个过程清晰直接，旨在绕开所有兼容性“暗礁”，让你首次尝试就成功生成图片。

为什么选择Stable Diffusion + OpenVINO方案？

选择 “Stable Diffusion + OpenVINO” 方案，对于使用Intel显卡的用户来说，核心原因是最大化利用官方生态，追求最直接、最稳定的部署体验。根据英特尔官方数据，在Arc显卡上，OpenVINO优化的SD模型生成速度比原生PyTorch快数倍，且内存占用更低。

准备工作

请确保你已准备好以下环境与资源：

项目	要求	检查点
操作系统	Windows 10/11 64位或 Ubuntu 22.04 LTS	系统版本符合
显卡驱动	最新版 Intel Arc GPU 驱动程序	前往 Intel 官网下载并安装
Python	Python 3.10 或 3.11	在命令行输入 `python --version` 确认
存储空间	至少 16 GB 可用空间	用于存放模型和虚拟环境
网络环境	稳定连接，能访问 Hugging Face	用于下载模型和库

分步部署教学

步骤 1：创建并激活 Python 虚拟环境

虚拟环境能隔离项目依赖，避免库版本冲突。

# 打开命令行（Windows CMD/PowerShell 或 Linux Terminal）
# 1. 创建虚拟环境，命名为 'sd_openvino'
python -m venv sd_openvino

# 2. 激活虚拟环境
# 在 Windows 上：
sd_openvino\Scripts\activate
# 在 Linux/macOS 上：
source sd_openvino/bin/activate

# 激活后，命令行提示符前会出现 (sd_openvino) 标识

步骤 2：安装核心软件包

安装 OpenVINO 集成工具和基础的图像生成库。

# 升级 pip 工具
python.exe -m pip install --upgrade pip

# 安装 OpenVINO 与 Stable Diffusion 集成包
# 这将自动安装 openvino, transformers, diffusers 等所有依赖
pip install "optimum-intel[openvino,diffusers]" --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 安装额外的图像处理库
pip install Pillow matplotlib

关键说明：optimum-intel 是 Hugging Face 官方提供的工具，它能无缝衔接 Diffusers 库与 OpenVINO 后端，是我们方案的核心。

步骤 3：下载并转换 Stable Diffusion 模型

我们将使用经典的 runwayml/stable-diffusion-v1-5 模型进行演示。

# 创建一个名为 download_convert.py 的 Python 脚本，复制以下代码：

from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionPipeline
import torch

# 1. 指定模型名称
model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"

# 2. 创建 OpenVINO 优化管道
# 此步骤会自动从 Hugging Face 下载原模型，并将其转换为 OpenVINO 格式
# 转换后的模型会默认保存在 './openvino_model' 目录
print("正在下载并转换模型，首次运行需要较长时间，请耐心等待...")
ov_pipe = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    model_id,
    export=True,          # 启用导出/转换
    torch_dtype=torch.float16, # 使用 FP16 精度，节省显存并保持质量
)

# 3. 保存完整的本地化管道
save_path = "./stable-diffusion-1.5-openvino"
ov_pipe.save_pretrained(save_path)
print(f"模型转换完成，已保存至：{save_path}")

运行此脚本：

python download_convert.py

这是最耗时的一步，取决于你的网速，可能需要 20分钟到1小时。成功后，当前目录下会生成一个 stable-diffusion-1.5-openvino 文件夹，里面包含了优化后的模型。如果提示TimeoutError: [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败，请使用魔法以便下载并转换模型。

步骤 4：编写图像生成推理脚本

现在，让我们用本地模型生成第一张图片。

# 创建一个名为 generate_image.py 的 Python 脚本，复制以下代码：

from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionPipeline
from PIL import Image
import time

# 1. 加载本地已转换的 OpenVINO 模型
model_path = "./stable-diffusion-1.5-openvino"
print("正在加载优化模型...")
ov_pipe = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path)

# 2. 定义生成参数
prompt = "A beautiful sunset over a mountain lake, digital art, detailed, 4k"  # 你的提示词
num_inference_steps = 25   # 推理步数（越多质量可能越高，但越慢）
num_images = 1             # 生成图片数量

# 3. 开始生成并计时
print(f"正在生成图片，提示词: '{prompt}'")
start_time = time.time()
images = ov_pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=num_inference_steps,
    num_images_per_prompt=num_images
).images
end_time = time.time()

print(f"图片生成完成！耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

# 4. 保存图片
for idx, image in enumerate(images):
    filename = f"output_{idx}.png"
    image.save(filename)
    print(f"图片已保存为：{filename}")
    # 如果你在本地有图形界面，可以直接显示
    # image.show()

步骤 5：运行生成！

在命令行中执行：

python generate_image.py

如果一切顺利，你将看到进度信息，并在脚本同目录下得到名为 output_0.png 的图片。

恭喜！你已成功在 Intel Arc 显卡上部署并运行了 Stable Diffusion。

高级技巧与性能调优

成功运行基础流程后，可以通过以下调整获得更好体验：

1.启用 GPU 加速：默认可能使用 CPU。确保 OpenVINO 调用了你的 Arc 显卡。

将这段代码替换generate_image.py里的全部代码

# generate_image.py
from optimum.intel.openvino import OVStableDiffusionPipeline
from openvino.runtime import Core
from PIL import Image
import time

def main():
    # 1. 初始化OpenVINO核心，检查可用设备
    core = Core()
    available_devices = core.available_devices
    print("可用设备:", available_devices)

    # 选择设备，如果可用设备中有GPU，则使用GPU，否则使用CPU
    # 注意：Intel Arc显卡应该被识别为GPU
    if "GPU" in available_devices:
        device = "GPU"
    else:
        device = "CPU"
    print(f"使用设备: {device}")

    # 2. 加载本地已转换的 OpenVINO 模型，并指定设备
    model_path = "./stable-diffusion-1.5-openvino"
    print("正在加载优化模型...")
    ov_pipe = OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(
        model_path,
        device=device
    )

    # 3. 定义生成参数
    prompt = "Anime style, a young girl with a bright, gentle smile looking directly at the viewer. She is centered in the frame, holding a beautiful, detailed maple leaf in her hands. Behind her is a vast, vibrant maple tree forest in autumn colors, with leaves gently falling. The overall atmosphere is warm, peaceful, and nostalgic, with soft lighting and clean, expressive line art reminiscent of a studio Ghibli film. Centered composition, symmetrical framing, full body shot."  # 提示词：一个手拿着枫叶的少女面对镜头微笑，背后是一片枫叶林，动漫风格，少女在屏幕中间
    num_inference_steps = 25   # 推理步数（越多质量可能越高，但越慢）
    num_images = 1             # 生成图片数量

    # 4. 开始生成并计时
    print(f"正在生成图片，提示词: '{prompt}'")
    start_time = time.time()
    images = ov_pipe(
        prompt,
        num_inference_steps=num_inference_steps,
        num_images_per_prompt=num_images
    ).images
    end_time = time.time()

    print(f"图片生成完成！耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")

    # 5. 保存图片
    for idx, image in enumerate(images):
        filename = f"output_{idx}.png"
        image.save(filename)
        print(f"图片已保存为：{filename}")

if __name__ == "__main__":
    main()

2.优化显存与速度：在你的显存范围内调整关键参数。

将这段代码替换generate_image.py里对应的代码(在开始生成里面)，再根据自己显卡合理调整。

images = ov_pipe(
    prompt,
    num_inference_steps=20,      # 20-30步是速度与质量的平衡点
    guidance_scale=7.5,          # 提示词相关性，7-9较常见
    height=512,                  # 生成图片高度
    width=512,                   # 生成图片宽度
    num_images_per_prompt=1,     # 同时生成多张会大幅增加显存
).images

3.尝试更强大的模型：成功运行 v1.5 后，你可以用同样方法部署 Stable Diffusion XL。

只需在转换脚本中将 model_id 改为 "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"。注意，SDXL 模型更大，生成时建议将分辨率设为 1024x1024，并密切监控显存占用。

故障排查

问题现象	可能原因	解决方案
转换模型时下载失败	网络连接问题	使用国内镜像源，或手动从 Hugging Face 下载模型文件后再从本地转换
运行时报内存不足	同时生成图片过多或分辨率过高	减少 `num_images_per_prompt`，降低 `height` 和 `width`
生成速度很慢	可能未正确调用 GPU	按“高级技巧”部分检查并设置 `device="GPU"`
生成的图片是黑色或噪点	模型未正确加载或精度问题	确保转换和加载时 `torch_dtype` 一致（如都用 `float16`）

如果遇到“算子不支持”等复杂错误，通常是由于模型中有极少数操作未在 OpenVINO 中实现。此时，可以尝试在 from_pretrained 方法中添加 compile=False 参数，但可能会影响性能。

现在，你拥有了一套完全在本地运行、由你的 Intel 显卡驱动、且经过官方优化的生图 AI 系统。接下来，尽情探索不同的提示词和模型，享受创作的乐趣吧！