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标题: Stable Diffusion v2-Inpainting：图像修复模型的安装与使用教程 [打印本页]

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作者: 反转基因福娃    时间: 2025-3-7 00:03
标题: 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   

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：
    
  1. git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git

  复制代码
    
  
  
  • 安装依赖项：
    
  1. pip install -r requirements.txt

  复制代码
    
  
  
  • 下载预训练模型：
    
  1. cd stable-diffusion-2-inpainting
  2. wget https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting/resolve/main/512-inpainting-ema.ckpt

  复制代码
    
  
  
  • 运行示例代码：
    
  1. from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
  2. pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
  3.     "stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting",
  4.     torch_dtype=torch.float16,
  5. )
  6. pipe.to("cuda")
  7. prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
  8. # image and mask_image should be PIL images.
  9. # The mask structure is white for inpainting and black for keeping as is
  10. image = pipe(prompt=prompt, image=image, mask_image=mask_image).images[0]
  11. image.save("./yellow_cat_on_park_bench.png")

  复制代码
  
  
• 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
  
  1. from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
  2. pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
  3.     "stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting",
  4.     torch_dtype=torch.float16,
  5. )

  复制代码
• 简朴示例演示
  
  1. prompt = "Face of a yellow cat, high resolution, sitting on a park bench"
  2. image = pipe(prompt=prompt, image=image, mask_image=mask_image).images[0]
  3. image.save("./yellow_cat_on_park_bench.png")

  复制代码
• 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。
    stable-diffusion-2-inpainting   

项目地点: https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/stable-diffusion-2-inpainting   

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