Stable Diffusion绘画入门

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion绘画入门。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一,Stable Diffusion模型原理

目前开源的最火爆的AI绘画系统是 Stable Diffusion 模型(稳定扩散模型)。

可以完成 text2img, img2img, depth2img【深度图转图像】, seg2img【语义分割图转图像】 等基于提示信息【prompt】的图画创作功能。

其核心原理简要总结如下:

1,通过Attention机制引入text /semantic_map/ input_image ...等控制信息。--> 构图

2,在Attention控制下通过UNet模型在隐空间通过反向扩散机制从初始的噪声中一步一步(通常20到50步)清洗噪声生成隐空间图片信息(Latent Diffusion Model过程)。--> 底片

3,最后通过 AutoDecoder 从隐空间的图片信息还原成高清图片。--> 成片

从易到难的详细原理参考:

《零基础读懂Stable Diffusion》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/597247221 (zero mathematics)

《Stable Diffusion原理解读》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/583124756 (some mathematics)

《当我们谈论Text-to-image:Stable Model》https://zhuanlan.zhihu.com/p/550967884 (heavy mathematics)

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Stable Diffusion绘画入门

二,在线体验方法

英文原始: https://huggingface.co/spaces/runwayml/stable-diffusion-v1-5

百度中文:https://wenxin.baidu.com/ernie-vilg?curtype=exp

太乙中文:https://huggingface.co/spaces/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-Chinese-Webui

各种风格:https://civitai.com/

Stable Diffusion绘画入门

三,在Kaggle中体验

!pip install diffusers
!pip install transformers

1,text2img

from PIL import Image
import torch

from diffusers import (
    StableDiffusionPipeline,
    StableDiffusionImg2ImgPipeline,
    StableDiffusionInpaintPipeline
)

device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1"
#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1"
#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1" #漫画头像
#model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
#model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-1"

pipe_text2img = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, 
                        torch_dtype=torch.float16).to(device)
width = 960
height = 680
guide = 7
steps = 20

prompt = "a moutain full of flowers and snows"
#prompt = "Bejing Autumn"
#prompt = 'shanghai night'
#prompt = 'a dog is runing after a mouse'
#prompt = 'a little girl is smiling with a cat'

negative_prompt = None
output = pipe_text2img(prompt = prompt, negative_prompt=negative_prompt,width=width, height=height,
                       guidance_scale=guide, num_inference_steps=steps)
out_img = output.images[0]
out_img

Stable Diffusion绘画入门

2,img2img

from PIL import Image
import torch

from diffusers import (
    StableDiffusionPipeline,
    StableDiffusionInpaintPipeline
)

device=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1"
#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-EN-v0.1"
#model_id = "IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Anime-Chinese-v0.1" 
#model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"
#model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
model_id = "stabilityai/stable-diffusion-2-1"

pipe_img2img = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(model_id, 
                        torch_dtype=torch.float16).to(device)
strength = 0.5
revise_prompt = "there is a water fall"
revised_output = pipe_img2img(revise_prompt, image=out_img, strength=strength, 
                      guidance_scale=guide, 
                      num_inference_steps=steps)
revised_output.images[0]

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3,pix2pix

import PIL
import requests
import torch
from diffusers import StableDiffusionInstructPix2PixPipeline, EulerAncestralDiscreteScheduler

model_id = "timbrooks/instruct-pix2pix"
pipe = StableDiffusionInstructPix2PixPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, safety_checker=None)
pipe.to("cuda")
pipe.scheduler = EulerAncestralDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)


def download_image(url):
    image = PIL.Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
    image = PIL.ImageOps.exif_transpose(image)
    image = image.convert("RGB")
    return image
url = "https://raw.githubusercontent.com/timothybrooks/instruct-pix2pix/main/imgs/example.jpg"

image = download_image(url)
image

Stable Diffusion绘画入门

#prompt = "turn him into cyborg" 
#prompt = "turn him into oil painting"
#prompt = "let he in the wild, green grass"
#prompt = "a flower in his left hand"
#prompt = "let he wear a coat"
prompt = "let he wear a cap on the head"
images = pipe(prompt, image=image, num_inference_steps=10, image_guidance_scale=1.0).images
images[0]

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