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：
- 主扩散模型 (
*.xml + *.bin)
- Tokenizer模型（文本编码器，通常为
CLIP相关模型）
- 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
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
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
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）
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：
- 主扩散模型 (
*.xml + *.bin)
- Tokenizer模型（文本编码器，通常为
CLIP相关模型）
- 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
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
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
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）
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