Lambda Diffusers 使用教程

Lambda Diffusers 使用教程

lambda-diffusers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lambda-diffusers

1. 项目介绍

Lambda Diffusers 是由 Lambda Labs 开发的一系列用于图像生成的模型和管道，基于 🤗 Diffusers。这个项目为稳定扩散模型提供了额外的变体和管道，包括图像变体和文本到图像的功能，例如生成基于文本描述的宝可梦图像。

2. 项目快速启动

首先，确保你已经安装了必要的依赖。以下是基于 Lambda Diffusers 项目仓库的快速启动指南。

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/LambdaLabsML/lambda-diffusers.git
cd lambda-diffusers

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

使用稳定扩散图像变体

from diffusers import StableDiffusionImageVariationPipeline
from PIL import Image
import transforms

# 设定设备
device = "cuda:0"

# 加载模型
sd_pipe = StableDiffusionImageVariationPipeline.from_pretrained(
    "lambdalabs/sd-image-variations-diffusers",
    revision="v2.0"
).to(device)

# 加载并变换图像
im = Image.open("path/to/image.jpg")
tform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Resize((224, 224), interpolation=transforms.InterpolationMode.BICUBIC, antialias=False),
    transforms.Normalize([0.48145466, 0.4578275, 0.40821073], [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711])
])
inp = tform(im).to(device)

# 生成图像变体
out = sd_pipe(inp, guidance_scale=3)
out["images"][0].save("result.jpg")

使用稳定扩散生成宝可梦图像

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from torch import autocast

# 加载模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "lambdalabs/sd-pokemon-diffusers",
    torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")

# 设置提示词和参数
prompt = "Yoda"
scale = 10
n_samples = 4

# 禁用安全检查（可选）
pipe.safety_checker = None

# 生成图像
with autocast("cuda"):
    images = pipe(n_samples*[prompt], guidance_scale=scale).images

# 保存图像
for idx, im in enumerate(images):
    im.save(f"{idx:06}.png")

3. 应用案例和最佳实践

图像变体案例

通过调整 guidance_scale 参数，可以控制图像变体的程度。较高的值会生成更加夸张的变体，而较低的值则产生更微妙的效果。

宝可梦图像生成案例

用户可以通过提供不同的文本提示来生成各种宝可梦角色。无需复杂的提示工程，只需输入如 "Yoda" 这样的文本即可。

4. 典型生态项目

Lambda Diffusers 作为 Diffusers 生态的一部分，可以与多种不同的数据集和模型配合使用。例如，可以基于不同的数据集对模型进行微调，或者在各种不同的硬件环境中部署模型，如使用 Lambda GPU Cloud 进行训练。

以上就是 Lambda Diffusers 的使用教程，希望对你有所帮助。

lambda-diffusers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/lambda-diffusers