Azure gen-cv 项目使用教程

Azure gen-cv 项目使用教程

gen-cv Vision AI Solution Accelerator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gen-cv

1、项目介绍

Azure gen-cv 是一个视觉 AI 解决方案加速器，旨在提供丰富的合成图像生成、操作和推理示例。该项目利用 Azure Machine Learning、Computer Vision、OpenAI 以及广受好评的开源框架如 Stable Diffusion，为用户提供在图像处理领域应用这些强大工具的实用见解。

2、项目快速启动

2.1 克隆项目

首先，克隆 Azure gen-cv 项目到你的本地或云端计算环境：

git clone https://github.com/Azure/gen-cv.git

2.2 创建并激活 Python 环境

使用 Conda 创建并激活一个新的 Python 环境，并安装必要的依赖项：

conda create -n gen-cv python=3.10
conda activate gen-cv
pip install -r requirements.txt

2.3 配置环境变量

复制环境模板文件并添加你的服务参数和密钥：

cp .env.template .env

编辑 .env 文件，添加所需的参数和密钥。

2.4 运行示例

选择一个示例 Jupyter Notebook 并运行它。确保 Jupyter Notebook 使用你在上一步中创建的环境内核。

3、应用案例和最佳实践

3.1 引导内容生成

使用 GPT-4 Vision 分析视频并生成增强内容，创建互动头像体验。

3.2 稳定扩散 XL 与 Azure Machine Learning

在 Azure Machine Learning 中使用 Stable Diffusion XL 生成图像。

3.3 Azure Computer Vision 一日工作坊

探索 Azure Computer Vision 的功能，了解如何在实际项目中应用。

3.4 使用 OpenAI DALL-E 2 API

通过 Azure OpenAI DALL-E 2 API 创建图像，并使用 Florence 基础模型去除背景。

4、典型生态项目

4.1 Stable Diffusion

一个开源的文本到图像生成模型，广泛用于图像生成和编辑。

4.2 Azure Machine Learning

Azure 的机器学习平台，提供强大的计算资源和工具，支持大规模模型训练和部署。

4.3 OpenAI DALL-E 2

OpenAI 的图像生成模型，能够根据文本描述生成高质量图像。

4.4 Cognitive Search Vector Store

Azure 的认知搜索向量存储，用于管理和搜索图像嵌入。

通过以上步骤，你可以快速上手 Azure gen-cv 项目，并利用其提供的丰富功能进行图像生成和处理。

gen-cv Vision AI Solution Accelerator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gen-cv