【英特尔官方文章】使用英特尔 Arc GPU 生成人工智能艺术的三种方法

原文链接：https://game.intel.com/story/intel-arc-graphics-generative-ai-art/

生成式人工智能艺术越来越受欢迎，尤其是因为现在的工具可以实现更高的控制、迭代和自定义数据集。同时，艺术家和创作者也在寻求本地控制，他们可以微调自己的作品，并利用自己的本地硬件。 这让很多人不禁要问，我的系统是否能胜任这项任务： 如果使用最新的英特尔硬件，答案肯定是肯定的。(请参阅 Tom's Hardware 关于为英特尔芯片进行Stable diffusion优化的文章[https://www.tomshardware.com/news/stable-diffusion-for-intel-optimizations]）。

以下是在 Windows 笔记本电脑或 PC 上使用英特尔 Arc GPU 进行Stable diffusion生成式人工智能艺术创作的三种新兴解决方案。虽然这些并非唯一的解决方案，但它们都易于使用且功能丰富，能够支持从人工智能艺术爱好者到人工智能代码战士的各种兴趣。请点击下面的链接了解更多信息并获取安装说明。

• 通过 GIMP 插件在图像编辑器中使用 AI 艺术：对于希望将 AI 与传统数字艺术技术相结合的艺术家来说是理想之选。

• 在 Windows 上使用 A1111 WebUI 的 AI 艺术： A1111 WebUI 的强大功能和易用性，以及 OpenVINO 提供的性能。

• 在 SD.Next WebUI 中使用 SDXL 运行的 AI 艺术： 完全支持在 Linux 和 WSL 中运行的最新 Stable Diffusion。

需要注意的是，任何初次涉足生成式人工智能艺术领域的人都应该清楚，这是一个高度实验性的领域，随着新工具和新方法的不断发展，其发展速度非常快。 这个领域还远未尘埃落定，软件通常要求用户安装 Python 和 GIT，安装和更新软件可以通过命令行界面完成。

图像编辑器内部:

英特尔 OpenVINO GIMP 实验插件：

许多人可能都看过人工智能在图像编辑器中应用的精彩视频，设计师可以套索图像的某个部分，描述该区域应该填充什么，然后几乎立即就能得到结果。通过英特尔公司 OpenVINO 团队开发的实验性插件，这一功能也可通过免费的 GIMP 图像编辑器实现，并可在英特尔 CPU、集成显卡或英特尔 Arc 独立 GPU 上运行。

安装后，用户可以从图层菜单中选择 OpenVINO 选项，从而访问各种生成式人工智能工具。 通过在图像编辑器中直接添加人工智能功能，艺术家们可以在使用熟悉的工具和图像编辑技术的同时使用人工智能生成工具。

功能特点

• Stable Diffusion 1.4 和 1.5 文本到图像以及图像到图像生成功能

• 支持正面和负面提示

• 512 平方、512×768 肖像、768×512 横向格式

• Stable Diffusion内画（套索一个区域，用文字描述如何填充该区域）

• 实验分支： 未来支持 ControlNet OpenPose

优点

• 可在 Windows 笔记本电脑或台式机上运行

• 与熟悉的工具集和工作流程一起运行，是设计师和艺术家的理想选择

• 支持英特尔 CPU、集成显卡和图形处理器，包括英特尔 Arc 图形处理器

• 安装简单--所有软件包和模型都包含在一个安装程序中。

• 由 OpenVINO 提供支持，因此代码经过优化，可在目标硬件上提供卓越性能。

• 本地运行，无需云网络或服务

• 在免费软件内运行，无需订阅服务

说明：https://github.com/intel/openvino-ai-plugins-gimp

GIF 动画演示了 OpenVINOTM GIMP 实验插件中的内绘功能，允许使用文本提示生成图像的填充部分。有关提示顺序，请参阅文章末尾的引文。

在 Windows 中使用 A1111 WebUI：

OpenVINO WebUI 预览

A1111 WebUI 可能是运行 Stable Diffusion 的最流行、最广受赞誉的工具。OpenVINO 团队为这款广受欢迎的工具提供了一个分叉，支持使用 OpenVINO 框架，该框架是一个开放平台，用于优化人工智能推理，使其能够在包括 CPU、GPU 和 NPU 在内的各种硬件上运行。这个分叉使这个广受欢迎的工具和生态系统能够在英特尔 Arc GPU 上运行，并具备 A1111 WebUI 的所有功能和性能。

安装后，用户可在 WebUI 中选择 OpenVINO 脚本，并选择系统中的 CPU 或 GPU 来生成图像。第一次生成图像所需的时间比通常要长，但一旦完成，包括批量生成多个图像在内的后续迭代将按预期运行。该解决方案非常适合那些希望获得更多控制和选项，因此不介意调整各种设置、下载特定型号和调整配置以获得所需结果，同时又希望在 Windows 操作系统内使用方便的用户。

功能特点

• 在 A1111 中运行，A1111 是一款非常流行的用于 Stable Diffusion 的 Webui。

• 用于文本到图像和图像到图像生成的 Stable Diffusion 1.5 和 2.1 模型

• 支持流行的自定义模型，例如来自 Civitai 的检查点

• Stable diffusion内绘（使用文字描述如何填充图像的某个区域）

• 用于图像放大的额外选项卡

• 支持带权重的正负提示

• 支持可变宽度和高度设置

• (注意某些高分辨率图像的性能问题）

• 实验分支： 为 SDXL、ControlNet、自定义 LoRA、自定义 VAE 提供全面的 XPU 支持，并在更高分辨率图像上增加性能修复功能

优势

• 可在 Windows 笔记本电脑或台式机上本地运行

• 支持英特尔 Arc GPU、英特尔 CPU 和集成显卡

• 由 OpenVINO 提供支持，因此代码经过优化，可在目标硬件上提供卓越性能。

• 本地运行，无需云网络或服务

• 在浏览器中运行，无需订阅服务

• 利用更大的自定义模型生态系统，更好地实现所需的输出目标

说明： https://github.com/openvinotoolkit/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Intel-Silicon

使用支持 SDXL 的 SDNEXT WebUI：

Windows WSL 或 Linux 上的 PyTorch

SDNEXT 是 A1111 的一个版本，用于支持 SDXL 的更高级版本 Stable Diffusion。本节介绍的是在 Linux 上运行的带有 PyTorch 英特尔扩展（IPEX）的版本，不过也可以通过设置 WSL 环境在 Windows 上运行。 该解决方案适合希望获得最新、最强大功能的用户，他们可以在 Windows 上轻松设置 WSL 环境，以便在 Linux 中运行 Stable Diffusion。

特点

• Stable Diffusion SDXL 支持文本到图像和图像到图像的生成

• 立即支持自定义模型、LoRA 和 ControlNet 等扩展功能

• 支持带权重的正面和负面提示

• 超过 1024 x 1024 的可变宽度和高度设置

• 图像放大

• Stable diffusion绘制（套索区域，使用文本描述如何填充该区域）

优点

• 运行最先进的stable diffusion版本

• 本地运行，无需云网络或服务。

• 在浏览器中运行，无需订阅服务。

• 运行 SDXL 精炼器，利用高分辨率图像提高输出质量。

• 利用更大的自定义模型、LoRA 和 ControlNet 功能生态系统，更好地定位图像输出。

使用说明： https://www.technopat.net/sosyal/konu/using-stable-diffusion-webui-with-intel-arc-gpus.2593077/

Discord Thread: https://discord.com/channels/554824368740630529/1127742927347666964/1127742927347666964

更多精彩

生成式人工智能艺术领域无疑正在快速发展，让创作者和技术艺术家能够实现编辑和生成图像的全新工作流程。 这三种方法只是英特尔客户端硬件可能实现的表面现象。英特尔正在优先考虑客户端、边缘和云端的人工智能工作负载，我们期待未来有更多令人兴奋的解决方案。请继续关注更多信息，并随时通过 Insiders Discord 或社交网站 @IntelGraphics 与我们的专家用户社区联系。

注意事项和免责声明

人工智能功能可能需要软件或平台提供商购买、订阅或启用软件，或者可能有特定的配置或兼容性要求。详情请访问 www.intel.com/PerformanceIndex。结果可能有所不同。