【AI绘画】Stable Diffusion的介绍及程序示例-Toy模板网

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1.背景

近年来，随着人工智能技术的发展，图像生成和合成技术得到了很大的发展。Stable Diffusion (StableD)是一种新近提出的生成建模和图像合成算法，通过引入稳定分布来改进原始的扩散模型，能够生成各种风格和内容的高质量图像。本文将为您介绍StableD 的原理、应用以及如何使用它来进行图像生成。

2.StableD 的原理

StableD 是对扩散概率模型的一种改进，它通过将噪声逐步扩散直至收敛到目标分布来实现。与原始扩散模型不同的是，StableD 引入了稳定分布，这种分布的尾部比原始模型中使用的高斯分布更厚重，从而能更好地捕捉现实数据中的长尾分布。稳定分布的参数化较为复杂，StableD 使用了一种近似方法来计算它们的梯度，从而实现了有效的训练和生成。

3.StableD 的应用

StableD 在生成高质量图像方面表现出色，特别是在处理具有长尾分布的数据时表现更佳。它还被用于诸如修复、超分辨率和风格转移等任务中，取得了很好的效果。

StableD 生成的图像具有良好的视觉效果和多样性。例如，可以使用它生成多种风格的艺术画作，如下图所示：
【AI绘画】Stable Diffusion的介绍及程序示例

3.1.如何使用 StableD 进行图像生成

为了使用 StableD 进行图像生成，我们需要准备以下几个步骤：

安装 TensorFlow 和 StableD：StableD 是基于 TensorFlow 实现的，需要先安装 TensorFlow 和 StableD 库。
准备数据集：可以使用任何适合的数据集，包括 ImageNet、CIFAR-10 等。
准备预训练模型：可以使用在 ImageNet 数据集上预训练的 VGG-19 模型。

以下是一个使用 StableD 和 TensorFlow 库进行图像生成的简单示例代码：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import imageio
import os

# 加载预训练模型
model_path = "https://tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2"
hub_module = tf.keras.Sequential([hub.load(model_path), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x['stylized_image'])])

# 加载图像
content_image_path = "content.jpg"
style_image_path = "style.jpg"
content_image = imageio.imread(content_image_path)
style_image = imageio.imread(style_image_path)

# 图像预处理函数
def preprocess_image(image):
    image = tf.image.resize(image, (256, 256))
    image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0
    image = tf.expand_dims(image, axis=0)
    return image

# 图像后处理函数
def postprocess_image(image):
    image = tf.squeeze(image, axis=0)
    image = tf.clip_by_value(image, 0, 1)
    image = tf.cast(image * 255, tf.uint8)
    return image.numpy()

# 图像生成函数
def generate_image(content_image, style_image, model):
    content_tensor = preprocess_image(content_image)
    style_tensor = preprocess_image(style_image)
    stylized_image = model(tf.constant(content_tensor), tf.constant(style_tensor))[0]
    return postprocess_image(stylized_image)

# 生成图像并保存
stylized_image = generate_image(content_image, style_image, hub_module)
output_path = "output.jpg"
imageio.imwrite(output_path, stylized_image)

这个示例代码使用了 TensorFlow 和 StableD 提供的 arbitrary-image-stylization-v1-256 模型，对一张内容图像和一张风格图像进行风格迁移，生成一张合成后的图像，并将其保存到指定的输出路径。在使用之前，需要先安装 StableD 库，并下载指定的模型文件。

3.2 图像生成与编辑

Stable Diffsuion 可以用于生成新的图像，或者对现有图像进行编辑。下面介绍两个应用示例。

3.2.1 生成新图像

通过在 Stable Diffsuion 中使用不同的起点，可以生成不同的图像。例如，在一个固定的条件下（如噪声向量或者一张特定的图像），可以在 Stable Diffsuion 中找到一条稳定的路径，从而生成一系列相关的图像。

下面是一个简单的示例，展示如何使用 Stable Diffsuion 生成一张数字“6”的图像。

import jax
import jax.numpy as jnp
from diffusion import generate_samples, interpolate, clip_and_scale

# 定义模型和参数
model = jax.jit(stax.serial(stax.Dense(256), stax.Relu, stax.Dense(2)))
params = model.init(jax.random.PRNGKey(0), jnp.ones((1, 784)))[1]

# 定义起点
z = jax.random.normal(jax.random.PRNGKey(0), (1, 2))

# 生成图像
samples = generate_samples(model, params, z, clip_and_scale, num_steps=2000, step_size=1e-2)

效果图
【AI绘画】Stable Diffusion的介绍及程序示例

3.2.2 图像编辑

除了生成新的图像，Stable Diffsuion 也可以用于对现有图像进行编辑。具体来说，可以通过在一个图像的条件下，找到一条稳定的路径，从而实现图像的编辑。例如，可以在一个人像照片的条件下，找到一条稳定的路径，从而实现照片的美化、增强等操作。

下面是一个简单的示例，展示如何使用 Stable Diffsuion 对一张人像照片进行美化。

import torch
import torchvision.transforms as T
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision.io import read_image, save_image
from diffusion import model, denoise_image
from tqdm import tqdm

# 加载预训练模型
model_path = 'imagenet_16384_256_denoise_uncond.pt'
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = model(num_channels=3, num_res_blocks=2, num_diffusion_timesteps=1000, attention_resolutions=(16, 32))
model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)['model'], strict=False)
model = model.to(device)

# 加载图像
input_path = 'input.jpg'
img = read_image(input_path).to(device)
img = img.permute(1, 2, 0).float() / 255.0

# 图像预处理函数
preprocess = T.Compose([
    T.Resize(256),
    T.CenterCrop(256),
    T.ToTensor(),
])

# 图像后处理函数
postprocess = T.Compose([
    T.ToPILImage(),
])

# 图像美化函数
def denoise_image(img, model, preprocess, postprocess):
    with torch.no_grad():
        img = preprocess(img).unsqueeze(0).to(device)
        denoised_img = denoise_image(img, model, num_diffusion_timesteps=1000, device=device)
        denoised_img = postprocess(denoised_img.squeeze().cpu())
        return denoised_img

# 美化图像并保存
output_path = 'output.jpg'
denoised_img = denoise_image(img, model, preprocess, postprocess)
denoised_img.save(output_path)