开源 AI库Stable Diffusion 介绍

是一个用于生成高质量 AI 绘画的 库，以下是一些使用 的基本步骤：

安装 库。您可以使用 pip 安装，命令如下：

pip install stable-baselines3[extra]

准备模型和输入图像。 提供了一些预训练模型，可以用于生成 AI 绘画。您还需要准备一张输入图像，该图像将被用作生成 AI 绘画的参考。调用 库的 API。 提供了一个 API，您可以使用它来加载模型和输入图像，然后生成 AI 绘画。以下是一个基本示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
from guided_diffusion import dist_util, logger
from guided_diffusion.script_util import model_and_diffusion_args, create_model
from guided_diffusion.train import add_dict_to_argparser
logger.set_logger_dir(None)
# 加载预训练模型
model, diffusion, _, _, _ = create_model(
    **model_and_diffusion_args(prompt_size=512, image_size=512)
)
model_path = 'path/to/pretrained/model.pt'
model.load_state_dict(torch.load(model_path)['model'], strict=False)
model.eval().cuda()
# 加载输入图像
image_path = 'path/to/input/image.jpg'
img = Image.open(image_path).convert('RGB')
img = T.ToTensor()(img).unsqueeze(0).mul_(2).sub_(1)
# 生成 AI 绘画
batch_size = 1
num_samples = 1
for i in range(0, batch_size, num_samples):
    images = diffusion.p_sample_loop(
        model,
        (num_samples,),
        clip=clip,
        device='cuda',
        init_image=img,
        skip_timesteps=0,
    )
# 保存 AI 绘画
output_path = 'path/to/output/image.jpg'
output_img = T.ToPILImage()(images[0].cpu().add_(1).div_(2).clamp_(0, 1))
output_img.save(output_path)

面的示例代码使用了一个预训练模型和一张输入图像，生成了一张 AI 绘画，并将其保存到了本地文件。在使用这个库之前，最好了解一些基本的图像处理和计算机视觉的知识，例如图像的像素和通道、RGB 和 HSV 颜色空间等。

总之，使用 库生成 AI 绘画需要一些基础的编程和计算机视觉知识，以及一些时间和精力来熟悉该库的使用方法。

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