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首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 使用穩(wěn)定的擴(kuò)散V上的筆記本電腦上的AI驅(qū)動(dòng)圖像處理 - 這比您想像的要容易!

使用穩(wěn)定的擴(kuò)散V上的筆記本電腦上的AI驅(qū)動(dòng)圖像處理 - 這比您想像的要容易!

Jan 30, 2025 am 02:21 AM

這個(gè)Python腳本使用擁抱面散佈器庫(kù),使用穩(wěn)定的擴(kuò)散v1.5生成輸入圖像的變化。 它是用於圖像操作的強(qiáng)大工具,允許用戶(hù)根據(jù)文本提示進(jìn)行轉(zhuǎn)換圖像。

腳本從定義

函數(shù)開(kāi)始。此功能處理本地圖像路徑和URL,從而確保與各種輸入源的兼容性。它將圖像轉(zhuǎn)換為RGB,在保持縱橫比的同時(shí)調(diào)整它們大小,並將其粘貼到一致的768x768尺寸,用於通過(guò)穩(wěn)定的擴(kuò)散模型處理。 load_image核心功能位於

>中。此函數(shù)將穩(wěn)定的擴(kuò)散IMG2IMG管道初始化,指定模型ID,設(shè)備(如果可用,則可以使用CUDA,否則CPU)和數(shù)據(jù)類(lèi)型,以實(shí)現(xiàn)最佳性能。 然後,它加載預(yù)處理的輸入圖像,並使用管道根據(jù)提供的文本提示來(lái)生成圖像變化。 關(guān)鍵參數(shù)(例如

(控制轉(zhuǎn)換級(jí)別)和(影響輸出與提示的緊密程度)允許對(duì)圖像生成過(guò)程進(jìn)行細(xì)粒度的控制。 該函數(shù)還允許將隨機(jī)種子設(shè)置為可重複性。generate_image_variation strength>最後,guidance_scale將生成的圖像保存到帶有順序編號(hào)的目錄中。

示例用法演示瞭如何使用腳本。 它設(shè)置了一個(gè)輸入圖像路徑(或URL),文本提示(“以現(xiàn)代藝術(shù)風(fēng)格繪製圖像,逼真的和詳細(xì)的?!保┖推渌麉?shù)。 然後,它調(diào)用save_generated_images創(chuàng)建三個(gè)變體,並使用images-out。

generate_image_variation強(qiáng)度:save_generated_images

>本地執(zhí)行:

腳本在本地運(yùn)行,消除了對(duì)基於雲(yún)的服務(wù)和相關(guān)成本的需求。 >
  • >自定義性:>用戶(hù)可以調(diào)整參數(shù),例如>,
  • ,以及生成的圖像數(shù)量以微調(diào)輸出。
  • >可重複性:可選參數(shù)可確??梢灾匮}獲得相同的結(jié)果。 strengthguidance_scaleversatile輸入:接受來(lái)自本地文件和URL的圖像輸入。
  • >
  • 弱點(diǎn):seed
  • >
  • 計(jì)算成本:
  • 處理可以是計(jì)算密集型的,尤其是在功能較小的硬件上。 處理時(shí)間將取決於提示的硬件和復(fù)雜性。
>

>模型限制:使用穩(wěn)定的擴(kuò)散v1.5表示腳本受到該特定模型的功能的限制。 較新的型號(hào)可能會(huì)提供改進(jìn)的性能或功能。

>
  • >示例用例和結(jié)果:>

    提供的示例使用特定的藝術(shù)風(fēng)格提示轉(zhuǎn)換圖像。 前後圖像說(shuō)明了腳本根據(jù)文本描述修改圖像的樣式和外觀的能力。 結(jié)果從視覺(jué)上證明了穩(wěn)定擴(kuò)散模型的有效性以及腳本將其集成進(jìn)行圖像操作的能力。

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