在使用我们的模型和预训练 InstructPix2Pix 模型时，我们使用了以下提示: “Generate a cartoonized version of the image”，并将 image_guidance_scale、 guidance_scale、推理步数分别设为 1.5、7.0 以及 20。这只是初步效果，后续还需要对超参进行更多实验，并研究各参数对各模型效果的影响，尤其是对预训练 ...
您可以使用以下代码导入库: ```python import instructpix2pix as ipx2p import os ``` ### 2. 选择输入和输出图像 使用instructpix2pix,您需要指定输入和输出图像的路径。输入图像是您希望转换为另一张图片的原始图像,输出图像是您希望生成的相似图像。您可以使用以下代码选择输入和输出图像: ```python input...
今天分享一下使用ControlNet 1.1 Instruct Pix2Pix的过程和感受。 Pix2Pix (ip2p)的作用是可以直接对图片进行指令控制:采用指令式提示词(make Y into X 等,详见下图中每张图片上的提示词) 模型文件:control_v11e_sd15_ip2p.pth 配置文件:control_v11e_sd15_ip2p.yaml 主要设置方式为: 进入img2img,按照上...
摘要:InstructPix2Pix提出了一种使用文本编辑图像的方法:给定输入图像和编辑指令,告诉模型要做什么,模型将遵循这些指令来编辑图像。本文分享自华为云社区《 InstructPix2Pix: 动动嘴皮子,超越PS》,作者:杜…
图3-使用GPT-3为InstructPix2Pix训练生成标题对 图4显示了第一行中的数据集生成过程。正如所讨论的,编辑是手动生成的。 第二行显示了经过训练的GPT-3模型如何生成最终的数据集。 训练结束后,我们可以给GPT-3模型输入一个标题,它就会生成一个编辑指令和最终的标题。为了训练InstructPix2Pix,产生了超过45万个标题...
3.2. InstructPix2Pix 我们使用生成的训练数据来训练一个条件扩散模型,该模型根据书面指令编辑图像。我们的模型基于Stable Diffusion,这是一个大规模的文本生成图像的潜在扩散模型。扩散模型[60]通过一系列去噪自编码器来学习生成数据样本,这些自编码器估计数据分布的得分[23](即指向更高密度数据的方向)。潜在扩散[52]...
InstructPix2Pix Pipeline使用方法 步骤一:下载AI模型预训练权重文件,加载模型 为了方便用户下载使用及快速体验InstructPix2Pix模型,本案例已将模型转存至华为云OBS中。注意:为了使用该模型与权重,你必须接受该模型所要求的License,请访问huggingface的timbrooks/instruct-pix2pix, 仔细阅读里面的License,然后签署该协议。
图1:我们探索了 Stable Diffusion 的指令微调能力。这里,我们使用不同的图像和提示对一个指令微调后的 Stable Diffusion 模型进行了测试。微调后的模型似乎能够理解输入中的图像操作指令。(建议放大并以彩色显示,以获得最佳视觉效果) InstructPix2Pix: Learning to Follow Image Editing Instructions一文首次提出了这种教...
在数据准备时,首先通过GPT-3生成一些文本编辑指令,之后通过Stable Diffusion和Prompt-to-Prompt生成编辑前后文本图像对来训练InstructPix2Pix模型。 生成文本编辑指令 作者使用了700条人工标注的文本编辑指令三元组微调GPT-3,之后使用微调过的GPT-3生成大规模的文本三元组。如下图,文本三元组包括(1)输入描述;(2)编辑指...
要使用 instructpix2pix 进行图像翻译,需要准备源图像、目标图像和引导图像。以下是 instructpix2pix 的使用方法: 1.安装 instructpix2pix:首先,需要在 Python 环境中安装 instructpix2pix 库。可以使用 pip 进行安装:`pip install instructpix2pix`。 2.准备数据:准备好源图像、目标图像和引导图像。这些图像通常是...