在diffusers中,可以使用StableDiffusionInpaintPipeline来调用这个模型,具体代码如下: import torch from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline from PIL import Image from tqdm.auto import tqdm import PIL # Load pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-inpainting/" pipe = StableDiffusionInpaint...
在diffusers中,可以使用StableDiffusionInpaintPipeline来调用这个模型,具体代码如下: import torchfrom diffusers import StableDiffusionInpaintPipelinefrom PIL import Imagefrom tqdm.auto import tqdmimport PIL# Load pipelinemodel_id = "runwayml/stable-diffusion-inpainting/"pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_...
在diffusers中,使用StableDiffusionInpaintPipelineLegacy可以实现文本引导下的图像inpainting,具体代码如下所示: import torchfrom diffusers import StableDiffusionInpaintPipelineLegacyfrom PIL import Image# 加载inpainting pipelinemodel_id = 'runwayml/stable-diffusion-v1-5'pipe = StableDiffusionInpaintPipelineLegacy....
Stable Diffusion图像修复是一个text2image的扩散模型,使用一张带mask的图像和文本输入来生成真实的图像。使用https://github.com/huggingface/diffusers来实现这个功能。 from PIL import Image from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline # Image and Mask image = Image.open("dog.jpg") mask_image = Image...
1.基于onnxruntime,将 StableDiffusionInpaintPipeline、StableDiffusionControlNetImg2ImgPipeline(stablediffusion + controlnet + LoRa) C++工程化; 2.输出一个 C++版本的 ddim-schduler 库; 3.提供一种“LoRa”的 onnx 模型加载方式; 4.所有相关代码、模型开源 ...
在diffusers中,使用StableDiffusionInpaintPipelineLegacy可以实现文本引导下的图像inpainting,具体代码如下所示: import torch from diffusers import StableDiffusionInpaintPipelineLegacy from PIL import Image # 加载inpainting pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionInpaintPipeline...
在diffusers中,使用StableDiffusionInpaintPipelineLegacy可以实现文本引导下的图像inpainting,具体代码如下所示: import torch from diffusers import StableDiffusionInpaintPipelineLegacy from PIL import Image # 加载inpainting pipeline model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5" pipe = StableDiffusionInpaintPipeline...
给定一个mask图像和一句提示,可编辑给定图像的特定部分。使用StableDiffusionInpaintPipeline来实现,输入包含三部分:原始图像,mask图像和一个prompt, 示例代码: fromdiffusersimportStableDiffusionInpaintPipeline img_url ="https://raw.githubusercontent.com/CompVis/latent-diffusion/main/data/inpainting_examples/overture...
StableDiffusionInpaintPipeline AltDiffusionPipeline LoRA优化 LoRA 是指在原始模型基础上,添加额外的低秩矩阵来微调预训练的模型,并且只训练那些新添加的权重,从而大幅降低微调成本。可以通过diffusers官方训练代码微调得到 LoRA 权重。diffusers 加载使用 LoRA 后,模型运行方式与原始模型略有不同,带来额外计算开销。
sd_pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained( "stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting", torch_dtype=torch.float16,).to(device)然后我们开始测试：# Load image def download_image(url, image_file_path): r = requests.get(url, timeout=4.0) if r.status_code != request...