开源项目教程：DiffusionDisentanglement

开源项目教程：DiffusionDisentanglement

DiffusionDisentanglement Official implementation of the paper "Uncovering the Disentanglement Capability in Text-to-Image Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffusionDisentanglement

1. 项目介绍

DiffusionDisentanglement 是基于文本到图像扩散模型的开源项目，旨在探索和实现图像生成模型中的解耦能力。该项目是论文《Uncovering the Disentanglement Capability in Text-to-Image Diffusion Models》的官方实现。通过该项目，用户可以了解到扩散模型是否具有类似于生成对抗网络（GANs）的解耦能力，即在不需要重新训练或微调网络的情况下，修改图像的某一属性而不改变其语义内容。

2. 项目快速启动

环境准备

• GPU：至少48GB内存的GPU。
• Python环境：安装有conda的Python环境。
• 预训练模型：下载预训练的stable-diffusion模型。

克隆仓库

git clone https://github.com/UCSB-NLP-Chang/DiffusionDisentanglement.git
cd DiffusionDisentanglement

创建虚拟环境

conda env create -f environment.yaml
conda activate ldm

下载预训练模型

mkdir models/ldm/stable-diffusion-v1
wget -O models/ldm/stable-diffusion-v1/model.ckpt https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original/resolve/main/sd-v1-4.ckpt

运行示例

chmod +x scripts/disentangle.sh
./scripts/disentangle.sh

上述命令将执行一个解耦示例，你可以在outputs/disentangle/image/目录下查看结果。

3. 应用案例和最佳实践

解耦属性

通过disentangle.py脚本，你可以尝试解耦不同的图像属性。以下是一个示例命令：

python scripts/disentangle.py --c1 "一个中性的提示" --c2 "一个目标提示" --seed 42 --outdir "输出目录"

编辑图像

使用edit.py脚本，你可以根据输入的图像和提示编辑图像。以下是一个示例命令：

python scripts/edit.py --c1 "一个中性的提示" --c2 "一个目标提示" --seed 42 --input "输入图像" --outdir "输出目录"

4. 典型生态项目

目前，DiffusionDisentanglement 项目是基于 stable-diffusion 和 StyleCLIP 进行开发的。你可以探索这些项目以了解更多的图像生成和编辑技术。

以上就是 DiffusionDisentanglement 项目的简要教程，希望对你有所帮助。

DiffusionDisentanglement Official implementation of the paper "Uncovering the Disentanglement Capability in Text-to-Image Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffusionDisentanglement