안정적인 확산 v로 랩톱에서 AI 기반 이미지 처리 잠금을 해제하십시오-생각보다 쉽습니다!

이 파이썬 스크립트는 Hugging Face Diffusers 라이브러리를 사용하여 안정적인 확산 v1.5를 사용하여 입력 이미지의 변형을 생성합니다. 이미지 조작을위한 강력한 도구이며, 사용자가 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 변환 할 수 있습니다. 스크립트는 A

함수를 정의하여 시작합니다. 이 기능은 로컬 이미지 경로와 URL을 모두 처리하여 다양한 입력 소스와의 호환성을 보장합니다. 그것은 이미지를 RGB로 변환하고, 종횡비를 보존하는 동안 크기를 조정하고, 안정적인 확산 모델에 의해 처리하기 위해 일관된 768x768 크기로 패드합니다. 핵심 기능은 에 있습니다. 이 기능은 안정적인 확산 IMG2IMG 파이프 라인을 초기화하고 모델 ID, 장치 (CPU) 및 최적의 성능을위한 데이터 유형을 지정하는 안정적인 확산 IMG2IMG 파이프 라인을 초기화합니다. 그런 다음 전처리 입력 이미지를로드하고 파이프 라인을 사용하여 제공된 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지 변형을 생성합니다. (변환 수준 제어) 및

(출력이 프롬프트에 얼마나 밀접하게 부착되는지에 영향을 미치면)와 같은 주요 매개 변수는 이미지 생성 프로세스를 세밀하게 제어 할 수 있습니다. 이 기능은 또한 재현성을 위해 임의의 시드를 설정할 수 있습니다. 마지막으로,

는 생성 된 이미지를 순차적 인 번호 매기기로 load_image 디렉토리에 저장합니다. 예제 사용은 스크립트 사용 방법을 보여줍니다. 입력 이미지 경로 (또는 URL), 텍스트 프롬프트 ( "현대 미술 스타일, 사진 및 상세하게 이미지 그리기") 및 기타 매개 변수를 설정합니다. 그런 다음 세 가지 변형을 생성하고

를 사용하여 저장하기 위해

를 호출합니다. 강점 : generate_image_variation strength 로컬 실행 : 스크립트는 로컬로 실행되므로 클라우드 기반 서비스 및 관련 비용이 필요하지 않습니다. guidance_scale 사용자 정의 가능성 : 사용자는 , 와 같은 매개 변수를 조정할 수 있으며 출력을 미세 조정하기 위해 생성 된 이미지 수를 조정할 수 있습니다. 재현성 :

옵션 save_generated_images 매개 변수는 동일한 결과를 반복적으로 얻을 수 있도록합니다. images-out 다목적 입력 :

로컬 파일과 URL에서 이미지 입력을 허용합니다.

약점 : generate_image_variation save_generated_images

계산 비용 :

처리는 특히 덜 강력한 하드웨어에서 계산 집약적 일 수 있습니다. 처리 시간은 하드웨어와 프롬프트의 복잡성에 따라 다릅니다. 모델 제한 사항 : 안정적인 확산 v1.5 사용은 스크립트가 해당 특정 모델의 기능에 의해 제한됨을 의미합니다. 최신 모델은 개선 된 성능 또는 기능을 제공 할 수 있습니다

예제 유스 케이스 및 결과 :
• 제공된 예제는 특정 예술 스타일 프롬프트를 사용하여 이미지를 변환합니다. 이전 및 기기 이미지는 텍스트 설명을 기반으로 이미지의 스타일과 모양을 수정하는 스크립트의 기능을 보여줍니다. 결과는 안정적인 확산 모델의 효과와 이미지 조작을 위해 그것을 통합하는 스크립트의 능력을 시각적으로 보여줍니다.

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