ControlNetInpaint 项目教程

1. 项目介绍

ControlNetInpaint 是一个用于图像修复的开源项目，它利用 ControlNet 技术来指导 StableDiffusion 模型进行图像的部分修改。ControlNet 通过图像提示来引导模型，使得在图像修复过程中能够保持与原始图像的一致性。

项目的主要特点包括：

• 支持多种图像提示方式，如 Canny 边缘、HED、Scribble、Depth、Normal 等。
• 允许用户通过调整 controlnet_conditioning_scale 参数来微调图像修复的效果。
• 提供了详细的示例代码和 Jupyter Notebook，方便用户快速上手。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.x
• diffusers==0.14.0
• torch

安装

git clone https://github.com/mikonvergence/ControlNetInpaint.git
cd ControlNetInpaint
pip install -r requirements.txt

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 ControlNetInpaint 进行图像修复：

import torch
from diffusers import ControlNetModel, StableDiffusionControlNetInpaintPipeline
from diffusers import UniPCMultistepScheduler

# 加载 ControlNet 和 Stable Diffusion 模型
controlnet = ControlNetModel.from_pretrained("lllyasviel/sd-controlnet-canny", torch_dtype=torch.float16)
pipe = StableDiffusionControlNetInpaintPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-inpainting",
    controlnet=controlnet,
    torch_dtype=torch.float16
)

# 加速扩散过程
pipe.scheduler = UniPCMultistepScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)

# 启用 xformers 内存优化（如果已安装）
pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()

# 将模型移动到 GPU
pipe.to('cuda')

# 生成图像
generator = torch.manual_seed(0)
new_image = pipe(
    text_prompt="a red panda sitting on a bench",
    num_inference_steps=20,
    generator=generator,
    image=image,
    control_image=canny_image,
    mask_image=mask_image
).images[0]

# 显示生成的图像
new_image.show()

3. 应用案例和最佳实践

案例1：将狗变成红熊猫

使用 Canny 边缘提示和文本提示 "a red panda sitting on a bench"，可以将图像中的狗变成红熊猫。

案例2：房间与城市景观

使用 M-LSD 提示和文本提示 "an image of a room with a city skyline view"，可以将房间的窗户变成城市景观。

最佳实践

• 调整 controlnet_conditioning_scale：在某些情况下，降低 controlnet_conditioning_scale 的值可以更好地适应图像提示和文本提示之间的差异。
• 使用多种提示方式：尝试不同的提示方式（如 Canny、HED、Scribble 等），找到最适合当前任务的提示方式。

4. 典型生态项目

HuggingFace Spaces

• Mask and Sketch：一个 HuggingFace Space，允许用户通过涂鸦和描述来重新创建图像的一部分。
• theaTRON：另一个 HuggingFace Space，通过文本提示重新想象包含人类主体的场景。

相关项目

• ControlNet-for-Any-Basemodel：一个相关的优秀项目，展示了如何使用 ControlNet 进行图像修复，但与本项目的实现方式有所不同。

通过这些资源和案例，你可以更好地理解和应用 ControlNetInpaint 项目，实现高质量的图像修复。