PhotoMaker空间计算：元宇宙环境中的个性化数字形象-优快云博客

PhotoMaker空间计算：元宇宙环境中的个性化数字形象

【免费下载链接】PhotoMaker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhotoMaker

在元宇宙快速发展的今天，数字身份已成为连接虚拟与现实的重要桥梁。你是否还在为无法拥有高度个性化的虚拟形象而烦恼？是否希望在虚拟世界中展现独一无二的自己？PhotoMaker将为你提供解决方案。通过PhotoMaker，你可以在几秒内快速定制出逼真的数字形象，无需额外的LoRA训练，同时确保出色的身份保真度，提供多样性、良好的文本可控性和高质量的生成效果。读完本文，你将了解如何使用PhotoMaker创建个性化数字形象，掌握其在元宇宙环境中的应用方法，并探索相关的高级功能和资源。

PhotoMaker简介

PhotoMaker是一个能够通过堆叠ID嵌入（Stacked ID Embedding）技术定制逼真人类照片的工具。它具有以下关键特点：

快速定制：在几秒内完成，无需额外的LoRA训练。
高保真度：确保令人印象深刻的身份保真度，提供多样性、良好的文本可控性和高质量生成。
适配器功能：可以作为适配器与社区中的其他基础模型和LoRA模块协作。

官方文档：README.md

工作原理

PhotoMaker的工作原理基于堆叠ID嵌入技术，通过加载基础模型和PhotoMaker检查点，结合输入的ID图像，生成个性化的数字形象。其核心代码实现位于photomaker/model.py和photomaker/pipeline.py中。

环境搭建与安装

要使用PhotoMaker，首先需要搭建相应的环境并进行安装。

依赖项与安装步骤

Python >= 3.8（建议使用Anaconda或Miniconda）
PyTorch >= 2.0.0

安装命令如下：

conda create --name photomaker python=3.10
conda activate photomaker
pip install -U pip
pip install -r requirements.txt
pip install git+https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhotoMaker

安装完成后，就可以通过以下命令在Python中使用PhotoMaker：

from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline

模型下载

模型可以通过以下代码自动下载：

from huggingface_hub import hf_hub_download
photomaker_path = hf_hub_download(repo_id="TencentARC/PhotoMaker", filename="photomaker-v1.bin", repo_type="model")

你也可以从https://huggingface.co/TencentARC/PhotoMaker手动下载。

快速上手：创建你的第一个个性化数字形象

使用diffusers方式

以下是使用diffusers方式生成个性化数字形象的示例代码：

import torch
import os
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import EulerDiscreteScheduler
from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline

# 加载基础模型
pipe = PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    base_model_path,  # 可以更改为任何基于SDXL的基础模型
    torch_dtype=torch.bfloat16, 
    use_safetensors=True, 
    variant="fp16"
).to(device)

# 加载PhotoMaker检查点
pipe.load_photomaker_adapter(
    os.path.dirname(photomaker_path),
    subfolder="",
    weight_name=os.path.basename(photomaker_path),
    trigger_word="img"  # 定义触发词
)     

pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

pipe.fuse_lora()

# 定义输入ID图像
input_folder_name = './examples/newton_man'
image_basename_list = os.listdir(input_folder_name)
image_path_list = sorted([os.path.join(input_folder_name, basename) for basename in image_basename_list])

input_id_images = []
for image_path in image_path_list:
    input_id_images.append(load_image(image_path))

# 生成图像
prompt = "a half-body portrait of a man img wearing the sunglasses in Iron man suit, best quality"
negative_prompt = "(asymmetry, worst quality, low quality, illustration, 3d, 2d, painting, cartoons, sketch), open mouth, grayscale"
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(42)
images = pipe(
    prompt=prompt,
    input_id_images=input_id_images,
    negative_prompt=negative_prompt,
    num_images_per_prompt=1,
    num_inference_steps=num_steps,
    start_merge_step=10,
    generator=generator,
).images[0]
gen_images.save('out_photomaker.png')

输入ID图像示例

以牛顿的示例图像为例，输入图像位于examples/newton_man/目录下，包含多张不同角度的牛顿照片。

生成结果示例

使用上述代码和输入图像，生成的穿着钢铁侠 suit 戴墨镜的牛顿数字形象如下：

（由于无法直接展示生成图像，你可以运行代码自行查看生成结果）

本地Gradio演示

除了使用代码方式，还可以通过本地Gradio演示快速体验PhotoMaker的功能。

运行以下命令启动本地Gradio演示：

python gradio_demo/app.py

你可以在gradio_demo/app.py中自定义此脚本。如果你想在MAC上运行，应遵循MacGPUEnv.md中的说明，然后运行app.py。

高级功能：风格化生成

PhotoMaker不仅可以生成逼真的数字形象，还支持风格化生成。只需更改基础模型并添加LoRA模块以获得更好的风格化效果。

风格化生成示例

风格化生成的示例代码和说明可以参考photomaker_style_demo.ipynb。以下是一些风格化生成的效果示例（图片来源于项目示例）：

（由于无法直接展示网络图片，你可以参考项目中的风格化生成示例）

总结与展望

PhotoMaker为元宇宙环境中的个性化数字形象创建提供了强大的工具支持。通过本文的介绍，你已经了解了PhotoMaker的基本功能、安装方法、使用步骤以及相关资源。希望你能够充分利用PhotoMaker，在元宇宙中打造属于自己的独特数字形象。未来，随着技术的不断发展，PhotoMaker还将支持更多的功能和应用场景，为用户带来更好的体验。

如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注，以便获取更多关于PhotoMaker的使用技巧和最新动态。下期我们将介绍PhotoMaker在虚拟社交场景中的具体应用案例，敬请期待！

【免费下载链接】PhotoMaker 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/PhotoMaker

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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