Stable Diffusion v2-Inpainting:图像修复模型的安装与使用教程 ...

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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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