【亲测免费】 Stable Diffusion TensorFlow 项目教程

Stable Diffusion TensorFlow 项目教程

【免费下载链接】stable-diffusion-tensorflow Stable Diffusion in TensorFlow / Keras 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stable-diffusion-tensorflow

1. 项目介绍

Stable Diffusion TensorFlow 是一个基于 Keras 和 TensorFlow 实现的 Stable Diffusion 模型。该项目的主要目的是将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 移植到 TensorFlow/Keras 框架中，使得用户可以在 TensorFlow 环境中使用 Stable Diffusion 进行图像生成、图像到图像转换、图像修复等任务。

该项目的主要特点包括：

• 支持 GPU 和 TPU 加速。
• 提供了 Colab 笔记本，方便用户快速上手。
• 支持从 PyTorch 的预训练权重进行迁移。
• 提供了 Python 接口，方便集成到现有项目中。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过以下几种方式安装 Stable Diffusion TensorFlow：

使用 pip 安装

pip install git+https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow.git

从源码安装

git clone https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow.git
cd stable-diffusion-tensorflow
pip install -r requirements.txt

使用示例

文本生成图像

from stable_diffusion_tf.stable_diffusion import StableDiffusion
from PIL import Image

generator = StableDiffusion(
    img_height=512,
    img_width=512,
    jit_compile=False,
)

img = generator.generate(
    "An astronaut riding a horse",
    num_steps=50,
    unconditional_guidance_scale=7.5,
    temperature=1,
    batch_size=1,
)

Image.fromarray(img[0]).save("output.png")

图像到图像转换

img = generator.generate(
    "A Halloween bedroom",
    num_steps=50,
    unconditional_guidance_scale=7.5,
    temperature=1,
    batch_size=1,
    input_image="/path/to/img.png",
)

Image.fromarray(img[0]).save("output.png")

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 图像生成：使用文本描述生成高质量的图像。例如，生成“一只骑着马的宇航员”的图像。
2. 图像到图像转换：将输入图像转换为另一种风格的图像。例如，将一张普通的卧室照片转换为万圣节风格的卧室。
3. 图像修复：修复损坏或不完整的图像。例如，修复一张有划痕的老照片。

最佳实践

• 使用 Colab 笔记本：项目提供了多个 Colab 笔记本，适合初学者快速上手。
• 调整参数：根据具体需求调整 num_steps、unconditional_guidance_scale 等参数，以获得最佳的生成效果。
• 使用 GPU/TPU：在 Colab 中选择 GPU 或 TPU 加速，可以显著提高生成速度。

4. 典型生态项目

• Stable Diffusion PyTorch：原始的 Stable Diffusion 实现，基于 PyTorch 框架。
• Tinygrad：一个轻量级的深度学习框架，支持 Stable Diffusion 模型的运行。
• CompVis/stable-diffusion：Stable Diffusion 的官方实现，提供了丰富的文档和示例。

通过这些生态项目，用户可以更深入地了解 Stable Diffusion 的工作原理，并将其应用到更多的实际场景中。

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