安定した拡散Vを使用して、ラップトップでAI搭載の画像処理のロックを解除します。思ったよりも簡単です。

このPythonスクリプトは、ハグするFace Diffusersライブラリを使用して、安定した拡散v1.5を使用して入力画像のバリエーションを生成します。 画像操作の強力なツールであり、ユーザーがテキストプロンプトに基づいて画像を変換できるようにします。

スクリプトは、

関数を定義することから始まります。この関数は、ローカルイメージパスとURLの両方を処理し、さまざまな入力ソースとの互換性を確保します。画像をRGBに変換し、アスペクト比を維持しながら画像を変更し、安定した拡散モデルで処理するために一貫した768x768サイズにパッドをパッドします。 load_imageコア機能は

にあります。この関数は、安定した拡散IMG2IMGパイプラインを初期化し、モデルID、デバイス（利用可能な場合はCUDA、CPU）、および最適なパフォーマンスのためにデータ型を指定します。 次に、前処理された入力画像をロードし、パイプラインを使用して、提供されたテキストプロンプトに基づいて画像のバリエーションを生成します。

（変換のレベルを制御する）やgenerate_image_variation（出力がプロンプトにどの程度密接に準拠するかに影響を与える）などの重要なパラメーターにより、画像生成プロセスを細かく制御できます。 この機能により、再現性のためにランダムシードを設定することもできます。 strength最後に、guidance_scale生成された画像をシーケンシャル番号を付けてディレクトリに保存します。

サンプルの使用法は、スクリプトの使用方法を示しています。 入力イメージパス（またはURL）、テキストプロンプト（「モダンアートスタイルの画像を描く、フォトリアリスティックで詳細」）を設定します。その他のパラメーター。 次に、

を呼び出して3つのバリエーションを作成し、save_generated_images。images-outを使用して保存します。

強度：generate_image_variation save_generated_images

ローカルの実行：スクリプトはローカルで実行され、クラウドベースのサービスと関連するコストの必要性を排除します。

カスタマイズ可能性：
• ユーザーは、、、および生成された画像の数などのパラメーターを調整できます。出力を微調整します。
• 再現性：オプションのパラメーターは、同じ結果を繰り返し得ることができることを保証します。 strengthguidance_scale多用途の入力：
ローカルファイルとURLの両方から画像入力を受け入れます。
• 弱点：seed
• 計算コスト：
処理は、特に強力なハードウェアでは計算的に集中している可能性があります。 処理時間は、ハードウェアとプロンプトの複雑さによって異なります。

モデルの制限：安定した拡散v1.5の使用は、その特定のモデルの機能によってスクリプトが制限されることを意味します。 新しいモデルは、パフォーマンスや機能の改善を提供する場合があります

例のユースケースと結果：

• 提供された例は、特定の芸術スタイルのプロンプトを使用して画像を変換します。 前後の画像は、テキストの説明に基づいて、画像のスタイルと外観を変更するスクリプトの能力を示しています。 結果は、安定した拡散モデルの有効性と、画像操作のためにスクリプトを統合する能力を視覚的に示しています。

  

以上が安定した拡散Vを使用して、ラップトップでAI搭載の画像処理のロックを解除します。思ったよりも簡単です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。