对Mask区域进行处理 Stable Diffusion如何使用? 利用SD生成模型,生成指定的区域;并且在生成内容的同时参考指定区域外的其他区域,即参考其他区域对指定区域生成内容。 2. SD的inpaint原理 需要结合SD的图生图方法,输入数据两个: 原图 + Mask图。 大家应该有印象,在图生图中有一个denoise参数,设denoise=0.6,ddim 的总...
解释Diffusion模型在图像处理中的基本原理,包括图像信息的扩散和重建过程,以及如何利用Diffusion模型进行图像修复。 4. 稳定性和收敛性分析 详细讨论Stable Diffusion模型的稳定性和收敛性,探究其在图像修复中的实用性和优势。 5. 算法实现 介绍Stable Diffusion算法的实现细节,包括数学模型的具体形式、参数设置、以及在实际...
stablediffusioninpaint是什么 Stable Diffusion in Paint是一种被用来消除画面中不规则细节的图像处理技术,它可以帮助画家们消除小错误,平滑及保持画面的平滑性、真实感及质感。它的原理是利用图像的模糊的技术来抹除小的不规则细节,使不规则的繁杂消失,整体画面更加自然、真实。
import torchfrom diffusers import StableDiffusionInpaintPipelineLegacyfrom PIL import Image# 加载inpainting pipelinemodel_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"pipe = StableDiffusionInpaintPipelineLegacy.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16).to("cuda")# 读取输入图像和输入maskinput_image ...
一、原理概要 1. Inpaint介绍 Inpaint技术主要用于修复图片，例如去除水印、污渍或障碍物，或填充缺失的区域为其他物体。操作过程涉及两步，首先通过Stable Diffusion生成模型生成指定区域的内容，同时考虑非指定区域的参考信息以确保生成内容的自然性和一致性。2. SD的inpaint原理 Inpaint技术结合了Stable ...
1. Stable Diffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可...
每个人都应该试试Kitchen,优化Stable Diffusion绘图界面 04:08 【AI生产力工作流】如何更加高效、精准地修改画面指定区域内容 | Inpaint Anything + 重绘蒙版,Stable Diffusion进阶教程 14:46 【AI生产力工作流】告别seg模板,一种更加优雅的图像区域控制技巧 | Latent Couple,Stable Diffusion进阶教程 08:46 重磅更新...
SD的图像inpainting原理可以参考论文Blended Latent Diffusion,其主要原理图如下所示: 它和图生图一样:首先将输入图像通过autoencoder编码为latent,然后加入一定的高斯噪音生成noisy latent,再进行去噪生成图像,但是这里为了保证mask以外的区域不发生变化,在去噪过程的每一步,都将扩散模型预测的noisy latent用真实图像同level...
【SD插件教程】AI一键抠图神器Inpaint Anything使用教程 Stable Diffusion抠图 生图 重绘 插件使用教程 人工智能秒杀PS, 视频播放量 865、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 6、收藏人数 21、转发人数 3, 视频作者 程序员岛主, 作者简介 专注python领域,分享学习小技巧,相关