DiffuseIT 开源项目教程

项目介绍

DiffuseIT 是一个基于扩散模型的图像翻译工具，它使用解耦的风格和内容表示来进行图像转换。该项目在 ICLR 2023 上被正式介绍，并提供了一系列功能，包括颜色匹配、噪声增强等。DiffuseIT 的源代码依赖于多个开源库，如 Blended-diffusion、guided-diffusion、flexit、splicing 和 vit。

项目快速启动

环境设置

首先，创建并激活一个 Conda 环境：

conda create --name DiffuseIT python=3.9
conda activate DiffuseIT

安装所需的 Python 包：

pip install ftfy regex matplotlib lpips kornia opencv-python torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install color-matcher
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git

模型下载

下载预训练的扩散模型和 ArcFace 模型：

# 下载 imagenet 256x256 模型
wget <模型链接> -O /checkpoints/imagenet_256x256.pth

# 下载 FFHQ 256x256 模型
wget <模型链接> -O /checkpoints/ffhq_256x256.pth

# 下载 ArcFace 模型
wget <模型链接> -O /id_model/arcface.pth

图像翻译示例

使用以下命令进行文本引导的图像翻译：

python main.py -p "Black Leopard" -s

应用案例和最佳实践

文本引导的图像翻译

DiffuseIT 提供了一个 Colab 演示，用于文本引导的图像翻译。用户可以输入一个文本描述，系统将生成符合该描述的图像。

颜色匹配

通过 --use_colormatch 参数，用户可以激活颜色匹配功能，使生成的图像与参考图像在颜色上保持一致。

噪声增强

使用 --use_noise_aug_all 参数，可以增强图像的噪声，从而提高图像的多样性和真实感。

典型生态项目

Blended-diffusion

Blended-diffusion 是一个用于图像混合的开源库，它与 DiffuseIT 结合使用，可以实现更复杂的图像编辑任务。

guided-diffusion

guided-diffusion 提供了引导扩散过程的工具，帮助用户更好地控制图像生成的方向和细节。

flexit

flexit 是一个灵活的图像处理库，它提供了多种图像变换和增强功能，增强了 DiffuseIT 的图像处理能力。

vit

vit（Vision Transformer）是一个基于 Transformer 的视觉模型，它在 DiffuseIT 中用于图像的特征提取和表示。

通过结合这些生态项目，DiffuseIT 能够提供一个强大且灵活的图像翻译和编辑平台。