Erasing Concepts from Diffusion Models 开源项目教程

Erasing Concepts from Diffusion Models 开源项目教程

erasing Erasing Concepts from Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erasing

1. 项目介绍

本项目是基于深度学习的图像处理技术，旨在从预训练的扩散模型中消除不希望出现的视觉概念。通过使用简短的文本描述作为指导，本项目 fine-tune ESD 模型，使其能够在生成图像的过程中避开特定的视觉概念。这一技术不仅可以应用于图像生成，还可以扩展到其他视觉任务中，如内容审核、图像编辑等。

2. 项目快速启动

首先，您需要克隆项目仓库并安装必要的依赖。

git clone https://github.com/rohitgandikota/erasing.git
cd erasing
pip install -r requirements.txt

接下来，您可以根据以下命令训练一个自定义的 ESD 模型。选择以下训练方法之一：'xattn'、'noxattn'、'selfattn' 或 'full'。

python esd_diffusers.py --erase_concept 'Van Gogh' --train_method 'xattn'

如果您想要从某个概念中精确地移除某些属性，例如从牛仔形象中移除帽子，可以使用以下命令：

python esd_diffusers.py --erase_concept 'cowboy hat' --erase_from 'cowboy' --train_method 'xattn'

3. 应用案例和最佳实践

生成图像

使用自定义 ESD 模型生成图像非常简单。请按照 inference.ipynb Jupyter Notebook 中的指导进行操作。

NudeNet 任务的复现

如果想要复现论文中关于 NSFW 任务的结果，请使用以下预训练权重：

# 下载预训练权重文件
# 注意：这里不提供实际链接，请自行查找相关资源
wget https://example.com/path/to/weights.tar.gz
tar -xzf weights.tar.gz -C ~/.NudeNet/

将解压后的权重文件放置在 ~/.NudeNet/ 目录下，以便项目可以正确加载并使用这些权重。

4. 典型生态项目

目前项目支持多种训练方法和应用场景，社区中也有许多基于本项目开发的扩展项目，例如用于图像编辑、内容审核等领域的应用。这些项目共同构建了一个丰富的生态系统，为不同的视觉任务提供了强大的工具集。

通过本项目，开发者可以轻松地集成先进的概念消除技术，为各种视觉处理任务带来创新解决方案。

erasing Erasing Concepts from Diffusion Models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/er/erasing