使用穩定的擴散V上的筆記本電腦上的AI驅動圖像處理 - 這比您想像的要容易！

這個Python腳本使用擁抱面散佈器庫，使用穩定的擴散v1.5生成輸入圖像的變化。 它是用於圖像操作的強大工具，允許用戶根據文本提示進行轉換圖像。

腳本從定義

函數開始。此功能處理本地圖像路徑和URL，從而確保與各種輸入源的兼容性。它將圖像轉換為RGB，在保持縱橫比的同時調整它們大小，並將其粘貼到一致的768x768尺寸，用於通過穩定的擴散模型處理。 load_image核心功能位於

>中。此函數將穩定的擴散IMG2IMG管道初始化，指定模型ID，設備（如果可用，則可以使用CUDA，否則CPU）和數據類型，以實現最佳性能。 然後，它加載預處理的輸入圖像，並使用管道根據提供的文本提示來生成圖像變化。 關鍵參數（例如

（控制轉換級別）和（影響輸出與提示的緊密程度）允許對圖像生成過程進行細粒度的控制。 該函數還允許將隨機種子設置為可重複性。generate_image_variation strength>最後，guidance_scale將生成的圖像保存到帶有順序編號的目錄中。

示例用法演示瞭如何使用腳本。 它設置了一個輸入圖像路徑（或URL），文本提示（“以現代藝術風格繪製圖像，逼真的和詳細的。”）和其他參數。 然後，它調用save_generated_images創建三個變體，並使用images-out。

。

generate_image_variation強度：save_generated_images

>本地執行：

腳本在本地運行，消除了對基於雲的服務和相關成本的需求。 >

• >自定義性：>用戶可以調整參數，例如>，
，以及生成的圖像數量以微調輸出。
• >可重複性：可選參數可確保可以重複獲得相同的結果。 strengthguidance_scaleversatile輸入：接受來自本地文件和URL的圖像輸入。
>
• 弱點：seed
>
• 計算成本：
處理可以是計算密集型的，尤其是在功能較小的硬件上。 處理時間將取決於提示的硬件和復雜性。

>

>模型限制：使用穩定的擴散v1.5表示腳本受到該特定模型的功能的限制。 較新的型號可能會提供改進的性能或功能。

>

• >示例用例和結果：>

  提供的示例使用特定的藝術風格提示轉換圖像。 前後圖像說明了腳本根據文本描述修改圖像的樣式和外觀的能力。 結果從視覺上證明了穩定擴散模型的有效性以及腳本將其集成進行圖像操作的能力。

  

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