Stable Diffusion v2-Inpainting：图像修复模型的安装与使用教程
Stable Diffusion v2-Inpainting：图像修复模型的安装与使用教程stable-diffusion-2-inpainting https://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地点: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/stable-diffusion-2-inpainting
Stable Diffusion v2-Inpainting 是一个基于文本的图像修复模型，能够根据文本提示生成和修改图像。本文将详细介绍该模型的安装与使用方法，帮助您快速上手并把握其利用技巧。
安装前准备
系统和硬件要求
[*]利用系统：Linux、Windows 或 macOS
[*]硬件配置：具备 CUDA 加速功能的 NVIDIA GPU
必备软件和依赖项
[*]Python 3.7 或更高版本
[*]PyTorch 1.8 或更高版本
[*]Transformers 4.0 或更高版本
[*]Diffusers 库
安装步骤
[*] 下载模型资源
从以下链接下载 stable-diffusion-2-inpainting 模型资源：
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting
[*] 安装过程详解
[*]克隆 Stable Diffusion 堆栈：
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
[*]安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
[*]下载预训练模型：
cd stable-diffusion-2-inpainting
wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting/resolve/main/512-inpainting-ema.ckpt
[*]运行示例代码：
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting",
torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")
prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
# image and mask_image should be PIL images.
# The mask structure is white for inpainting and black for keeping as is
image = pipe(prompt=prompt, image=image, mask_image=mask_image).images
image.save("./yellow_cat_on_park_bench.png")
[*] 常见标题及办理
[*] 标题 1：运行示例代码时出现内存不足错误。
办理方案：尝试减小图像分辨率或调解模型参数。
[*] 标题 2：生成的图像质量不抱负。
办理方案：尝试调解文本提示或调解模型参数。
根本使用方法
[*] 加载模型
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting",
torch_dtype=torch.float16,
)
[*] 简朴示例演示
prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
image = pipe(prompt=prompt, image=image, mask_image=mask_image).images
image.save("./yellow_cat_on_park_bench.png")
[*] 参数设置说明
[*]prompt：文本提示，用于形貌要修复的图像内容。
[*]image：待修复的图像，应为 PIL 图像格式。
[*]mask_image：蒙版图像，白色地区表示需要修复的部门，黑色地区表示保留的部门。
结论
本文详细介绍了 Stable Diffusion v2-Inpainting 模型的安装与使用方法。通过本文的学习，您已经把握了如何使用该模型进行图像修复。希望您能够充分利用这一强盛的工具，创作出更多良好的图像作品。
后续学习资源
[*]Stable Diffusion GitHub 堆栈：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
[*]Diffusers 库：https://huggingface.co/docs/diffusers/index
鼓励实践利用
动手实践是把握模型的最佳途径。请尝试使用 Stable Diffusion v2-Inpainting 模型，修复一些具有挑战性的图像。如有疑问，请参考后续学习资源或加入相关社区寻求帮助。
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