GLIGEN 开源项目使用教程

1. 项目介绍

GLIGEN（Open-Set Grounded Text-to-Image Generation）是一个开源项目，旨在实现基于文本和各种条件输入（如边界框、关键点等）的开放式文本到图像生成。该项目通过在冻结的文本到图像生成模型上引入新的能力，使其能够根据不同的提示（如边界框、关键点、图像等）生成图像。GLIGEN在COCO和LVIS数据集上的零样本性能显著优于现有的监督布局到图像基线模型。

2. 项目快速启动

2.1 环境设置

首先，使用提供的Dockerfile设置环境：

git clone https://github.com/gligen/GLIGEN.git
cd GLIGEN
docker build -t gligen .
docker run -it gligen /bin/bash

2.2 下载模型

下载GLIGEN模型并将其放置在gligen_checkpoints目录中：

mkdir gligen_checkpoints
cd gligen_checkpoints
wget https://huggingface.co/gligen/GLIGEN/resolve/main/model_checkpoint.pth

2.3 生成图像

使用提供的脚本生成图像：

python gligen_inference.py --checkpoint_path gligen_checkpoints/model_checkpoint.pth --prompt "A cat sitting on a chair" --output_path output.png

3. 应用案例和最佳实践

3.1 图像生成

GLIGEN可以用于生成基于文本和边界框的图像。例如，给定一个文本提示“A cat sitting on a chair”和一个边界框，GLIGEN可以生成相应的图像。

3.2 图像修复

GLIGEN还支持图像修复功能。用户可以提供一个带有边界框和文本提示的图像，GLIGEN将根据提示修复图像中的特定区域。

3.3 多模态输入

GLIGEN支持多种输入模态，包括文本、边界框、关键点等。用户可以根据需要组合不同的输入模态来生成或修复图像。

4. 典型生态项目

4.1 Grounding DINO

Grounding DINO是一个与GLIGEN结合使用的项目，它可以帮助用户自动生成边界框和概念标签，从而简化图像生成和修复的过程。

4.2 LLaVA-Interactive

LLaVA-Interactive是一个集成了GLIGEN的项目，提供了图像聊天、分割、生成和编辑等功能，使用户能够通过视觉聊天体验交互式图像编辑的未来。

通过以上步骤，您可以快速上手并使用GLIGEN进行文本到图像的生成和修复。希望本教程对您有所帮助！