RAG-Diffusion 项目使用说明

RAG-Diffusion 项目使用说明

RAG-Diffusion Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-Diffusion

1. 项目目录结构及介绍

RAG-Diffusion 项目目录结构如下：

RAG-Diffusion/
├── assets/               # 存放项目相关资源，如图片等
│   └── pictures/
├── data/                 # 存放项目数据集
├── LICENSE               # 项目许可证文件
├── README.md             # 项目说明文件
├── RAG.py                # RAG 主程序文件
├── RAG_MLLM.py           # RAG 集成 MLLM 的实现文件
├── RAG_Repainting.py     # RAG 重绘功能的实现文件
├── RAG_pipeline_flux.py  # RAG 集成 FLUX.1 的管道实现文件
├── RAG_transformer_flux.py # RAG 集成 FLUX.1 变压器实现文件
├── RAG_with_LoRA.py      # RAG 集成 LoRA 的实现文件
├── RAG_with_Redux.py     # RAG 集成 Redux 的实现文件
└── cross_attention.py    # RAG 交叉注意力机制的实现文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过 RAG.py 文件进行。这个文件包含了 RAG 方法的主要逻辑，包括生成图像的核心功能。以下是 RAG.py 的基本使用示例：

# 导入必要的库
import torch
from RAG_pipeline_flux import RAG_FluxPipeline

# 创建和配置管道
pipe = RAG_FluxPipeline.from_pretrained("black-forest-labs/FLUX.1-dev", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")

# 设置生成提示
prompt = "a balloon on the bottom of a dog"

# 设置硬绑定参数
HB_replace = 2
HB_prompt_list = ["Balloon", "Dog"]
HB_m_offset_list = [0.1, 0.1]
HB_n_offset_list = [0.55, 0.05]
HB_m_scale_list = [0.8, 0.8]
HB_n_scale_list = [0.4, 0.45]

# 设置软细化参数
SR_delta = 1.0
SR_hw_split_ratio = "0.5; 0.5"
SR_prompt = "A playful dog, perhaps a golden retriever, with its ears perked up, sitting on the balloon, giving an enthusiastic demeanor. BREAK A colorful balloon floating gently, its string dangling gracefully, just beneath the dog."

# 设置图像生成参数
height, width = 1024, 1024
seed = 1234

# 生成图像
image = pipe(
    SR_delta=SR_delta,
    SR_hw_split_ratio=SR_hw_split_ratio,
    SR_prompt=SR_prompt,
    HB_prompt_list=HB_prompt_list,
    HB_m_offset_list=HB_m_offset_list,
    HB_n_offset_list=HB_n_offset_list,
    HB_m_scale_list=HB_m_scale_list,
    HB_n_scale_list=HB_n_scale_list,
    HB_replace=HB_replace,
    seed=seed,
    prompt=prompt,
    height=height,
    width=width,
    num_inference_steps=20,
    guidance_scale=3.5,
)

# 保存图像
filename = "RAG.png"
image[0].save(filename)
print(f"Image saved as {filename}")

3. 项目的配置文件介绍

RAG-Diffusion 项目中的配置主要通过代码中的参数进行设置。这些参数包括但不限于：

• HB_replace: 硬绑定次数，用于控制位置精度。
• HB_prompt_list: 每个独立区域的基_prompt 列表。
• HB_m_offset_list, HB_n_offset_list: 各个基_prompt 的坐标偏移。
• HB_m_scale_list, HB_n_scale_list: 各个基_prompt 的缩放比例。
• SR_delta: 图像潜在特征与区域感知潜在特征的融合强度。
• SR_prompt: 高度描述性的子_prompt，用于细化每个区域。
• SR_hw_split_ratio: 全球区域划分与子_prompt 的对应关系。

这些参数在 RAG.py 文件中通过变量设置，并在生成图像时传递给管道对象。用户可以根据自己的需要调整这些参数以达到期望的生成效果。

RAG-Diffusion Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement 🔥 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/RAG-Diffusion