Kandinsky-3 开源项目使用教程

Kandinsky-3 开源项目使用教程

1. 项目介绍

Kandinsky-3 是一个基于潜在扩散模型（Latent Diffusion Model）的大型文本到图像生成模型。它是 Kandinsky 系列模型的最新版本，旨在通过增强和丰富各种功能和模式，提供更高的图像生成质量和真实感。Kandinsky-3 不仅支持基本的文本到图像生成，还支持图像修复（Inpainting）、快速图像生成（Kandinsky Flash）等功能。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先，创建一个 Conda 环境并安装所需的依赖包：

conda create -n kandinsky -y python=3.8
source activate kandinsky
pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
pip install -r requirements.txt

文本到图像生成

以下是一个简单的文本到图像生成的示例代码：

import sys
sys.path.append('')
import torch
from kandinsky3 import get_T2I_pipeline

device_map = torch.device('cuda:0')
dtype_map = {
    'unet': torch.float32,
    'text_encoder': torch.float16,
    'movq': torch.float32
}

t2i_pipe = get_T2I_pipeline(device_map, dtype_map)
res = t2i_pipe("A cute corgi lives in a house made out of sushi")
res[0]

图像修复

以下是一个图像修复的示例代码：

from kandinsky3 import get_inpainting_pipeline

device_map = torch.device('cuda:0')
dtype_map = {
    'unet': torch.float16,
    'text_encoder': torch.float16,
    'movq': torch.float32
}

pipe = get_inpainting_pipeline(device_map, dtype_map)
image = # PIL Image
mask = # Numpy array (HxW) 设置需要修复的区域
image = pipe("A cute corgi lives in a house made out of sushi", image, mask)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

1. 艺术创作：Kandinsky-3 可以用于生成各种艺术风格的图像，如 Alfons Mucha 风格的景观、Oscar-Claude Monet 风格的凤凰等。
2. 图像修复：通过 Kandinsky-3 的图像修复功能，可以修复受损的图像，恢复图像的完整性。
3. 快速图像生成：Kandinsky Flash 模型可以快速生成高质量的图像，适用于需要快速生成大量图像的场景。

最佳实践

• 优化提示词：使用语言模型（如 Intel 的 neural-chat-7b-v3-1）来优化提示词，以获得更好的生成效果。
• 多设备支持：根据不同的硬件配置，调整 device_map 和 dtype_map，以充分利用 GPU 资源。

4. 典型生态项目

• KandiSuperRes：用于图像超分辨率的模型，可以与 Kandinsky-3 结合使用，提升生成图像的分辨率。
• Kandinsky IP-Adapter & Kandinsky ControlNet：允许使用图像作为条件来生成图像，适用于需要特定风格或内容的场景。

通过以上模块的介绍和示例代码，您可以快速上手并深入了解 Kandinsky-3 开源项目。