AIGC教程 5步轻松重塑Inpaint Anything让你指哪换哪 Stable Diffusion运用

在人工智能艺术的前沿,Stable Diffusion以其卓越的图像生成能力和开源的图像生成技术引领潮流。而其插件Inpaint
Anything,更是将创意的边界推向了新的高度。本文将带你深入了解Inpaint Anything的神奇功能,探索如何通过这个强大的工具,轻松修复图像瑕疵、无缝替换面部特征,甚至在保留原始画面氛围的同时,创造出全新的视觉故事。让我们一起揭开Inpaint Anything的神秘面纱,体验它在图像编辑领域的无限可能。
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随着 Inpaint Anything
的深入探索,我们不仅见证了AIGC方面图像编辑技术的飞速发展,也感受到了人工智能在艺术创作中的无限潜力。通过这个插件,我们能够以前所未有的方式与图像互动,实现精准的区域分割、蒙版创建和内容替换。无论是修补图片中的损伤,还是为现代艺术作品增添新的元素,Inpaint Anything 都提供了一种既直观又强大的方法。在这个由代码和算法构建的数字画布上,每一位用户都可以成为自己故事的讲述者,用创意的笔触绘制出属于自己的视觉奇迹。让我们继续探索,用 Inpaint Anything 点亮每一个创意瞬间。

如何训练LorA

对于很多刚学习AI绘画的小伙伴而言,想要提升、学习新技能,往往是自己摸索成长,不成体系的学习效果低效漫长且无助。

如果你苦于没有一份Lora模型训练学习系统完整的学习资料,这份网易的《Stable Diffusion LoRA模型训练指南》电子书,尽管拿去好了。

包知识脉络 + 诸多细节。节省大家在网上搜索资料的时间来学习,也可以分享给身边好友一起学习。

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### Stable Diffusion Inpainting 教程与使用南 #### 了解Stable Diffusion中的Inpainting功能 Stable Diffusion是一个强大的生成模型,能够执行多种图像处理任务,其中包括inpainting(图像修复)。此过程涉及利用给定的原始图片以及定区域的掩码来填充缺失部分或修改特定区域的内容[^1]。 #### 准备工作环境 为了实现这些操作,需先设置好运行环境。这通常意味着安装Python解释器及相关依赖库,并下载预训练好的Stable Diffusion权重文件。对于初学者来说,可以考虑获取一套完整的AIGC学习资源包,其中包含了详细的导文档和其他辅助工具[^2]。 #### 实现简单Inpainting实例 下面展示了一个基本的例子,说明如何应用该技术: ```python from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline import torch from PIL import Image, ImageOps # 加载pipeline并选择设备(CPU/GPU) pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5").to("cuda") # 打开原图和mask(黑白二值化后的遮罩层),调整大小匹配输入尺寸 image = Image.open("./example_image.png") mask = Image.open("./example_mask.png").convert('L') mask = ImageOps.invert(mask) result = pipe(prompt="a picture of a cat", image=image, mask_image=mask).images[0] # 展示结果 result.show() ``` 这段代码展示了加载预训练模型、准备数据集(包括源图像及其对应的掩模),最后调用`pipe()`函数完成实际的任务。注意这里的提示词可以根据个人需求自定义更改。
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