使用Openvino™ GenAI运行Sdxl Turbo模型时遇到错误怎么解决?

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• 安装 所需的必备组件： pip install diffusers transformers accelerate --upgrade
  
• 下载 SDXL Turbo 模型并将其 转换为 中间表示 （IR）： optimum-cli export openvino -m stabilityai/sdxl-turbo sdxl-turbo
  
• 跑 采用 OpenVINO GenAI 的 SDXL 睿频模型： import openvino_genai as og
  from PIL import Image
  pipeline=og.Text2ImagePipeline ("sdxl-vino","CPU")
  

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要解决使用OpenVINO™ GenAI运行SDXL Turbo模型时遇到的RuntimeError: Check ov_tokenizer || ov_detokenizer Neither tokenizer nor detokenizer models were provided错误，请按以下步骤操作：

根本原因分析

该错误表明在初始化SDXL Turbo模型时缺少必要的tokenizer模型。SDXL Turbo作为文本到图像模型需要：

1. 主扩散模型 (*.xml + *.bin)


2. Tokenizer模型（文本编码器，通常为CLIP相关模型）


3. 可选但推荐：Scheduler模型（加速采样）

解决方案步骤

1. 下载并转换缺失的Tokenizer模型

SDXL Turbo依赖CLIP文本编码器作为tokenizer。下载并转换为OpenVINO格式：

# 安装依赖

pip install transformers openvino openvino-tokenizers



# 下载并转换CLIP模型 (以openai/clip-vit-large-patch14为例)

from openvino_tokenizers import convert_tokenizer

from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer



model_id = "openai/clip-vit-large-patch14"

tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained(model_id)

text_encoder = CLIPTextModel.from_pretrained(model_id)



# 保存为OpenVINO格式

convert_tokenizer(tokenizer).save("clip_tokenizer.xml")

text_encoder.save_pretrained("clip_text_encoder")

2. 确保模型文件完整

检查您的模型目录是否包含以下文件：

sdxl_turbo/

├── diffusion_model.xml          # 主模型

├── diffusion_model.bin

├── clip_tokenizer.xml           # Tokenizer (必须)

├── clip_tokenizer.bin

└── scheduler.xml                # Scheduler (可选但推荐)

注：SDXL Turbo与标准SDXL共享tokenizer，可直接复用相同模型。

3. 正确初始化OpenVINO模型

在代码中显式指定tokenizer路径：

from genai import Model



# 初始化模型时传入tokenizer路径

model = Model(

    model_path="path/to/sdxl_turbo/diffusion_model.xml",

    tokenizer_path="path/to/sdxl_turbo/clip_tokenizer.xml",  # 关键！

    scheduler_path="path/to/sdxl_turbo/scheduler.xml",      # 可选加速

)

4. 使用兼容的推理代码

参考以下正确调用示例：

from genai import Model



model = Model(

    model_path="./sdxl_turbo",

    tokenizer_path="./sdxl_turbo/clip_tokenizer.xml"

)



# 生成图像

prompt = "A cat sitting on a rocket, 4k photo"

image = model.generate(

    prompt, 

    num_inference_steps=4,    # SDXL Turbo只需4-6步

    guidance_scale=0.0         # 禁用CFG（SDXL Turbo特性）

)



image.save("output.png")

关键注意事项

1. 
   

   Tokenier模型位置：

   
   
   
   
   • 若将tokenizer放在与主模型同一目录，OpenVINO可能自动加载（但显式指定更可靠）
   
   
   • 目录结构必须包含clip_tokenizer.xml + clip_tokenizer.bin
   
   
   
   


2. 
   

   SDXL与SDXL Turbo兼容性：

   
   
   
   
   • 两者使用相同的CLIP tokenizer
   
   
   • 若已有SDXL的tokenizer，直接复用其路径即可
   
   
   
   


3. 
   

   OpenVINO版本：

   
   
   
   
   • 确保使用2023.2+版本（支持GenAI组件）
   
   
   • 升级命令：pip install --upgrade openvino genai
   
   
   
   

通过以上步骤，您应该能成功解决tokenizer缺失错误。如果问题持续，请检查：

• Tokenizer模型文件是否损坏（重新下载转换）


• OpenVINO环境是否完整（openvino-tokenizers必须安装）


• 硬盘空间是否充足（完整SDXL Turbo约占用15GB）