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Prompt-Diffusion 项目使用教程

2024-09-25 03:51:57作者:戚魁泉Nursing

1. 项目介绍

Prompt-Diffusion 是一个用于在扩散模型中实现上下文学习的框架。该项目由 Zhendong Wang 等人开发,旨在通过提供任务特定的示例图像和文本指导,使模型能够自动理解并执行新查询图像上的相同任务。该框架结合了视觉语言提示和扩散模型,能够在多种视觉语言任务上进行训练,并展示出高质量的上下文生成能力。

2. 项目快速启动

2.1 安装依赖

首先,确保你已经安装了必要的依赖库。你可以使用以下命令安装依赖:

pip install torch diffusers

2.2 快速尝试

以下是一个快速尝试的代码示例,展示了如何使用 Prompt-Diffusion 进行图像生成:

import torch
from diffusers import DDIMScheduler, UniPCMultistepScheduler
from diffusers.utils import load_image
from promptdiffusioncontrolnet import PromptDiffusionControlNetModel
from pipeline_prompt_diffusion import PromptDiffusionPipeline
from PIL import ImageOps

# 加载示例图像
image_a = ImageOps.invert(load_image("https://github.com/Zhendong-Wang/Prompt-Diffusion/blob/main/images_to_try/house_line.png?raw=true"))
image_b = load_image("https://github.com/Zhendong-Wang/Prompt-Diffusion/blob/main/images_to_try/house.png?raw=true")
query = ImageOps.invert(load_image("https://github.com/Zhendong-Wang/Prompt-Diffusion/blob/main/images_to_try/new_01.png?raw=true"))

# 加载 Prompt Diffusion ControlNet 模型
controlnet = PromptDiffusionControlNetModel.from_pretrained("zhendongw/prompt-diffusion-diffusers", subfolder="controlnet", torch_dtype=torch.float16)
pipe = PromptDiffusionPipeline.from_pretrained("zhendongw/prompt-diffusion-diffusers", controlnet=controlnet).to(torch.float16).to('cuda')

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

# 生成图像
generator = torch.manual_seed(2023)
image = pipe("a tortoise", num_inference_steps=50, generator=generator, image_pair=[image_a, image_b], image=query).images[0]
image.save('test.png')

3. 应用案例和最佳实践

3.1 多任务学习

Prompt-Diffusion 能够在多种视觉语言任务上进行训练,例如从图像生成深度图、从涂鸦生成图像等。通过提供任务特定的示例图像和文本指导,模型能够自动理解并执行新查询图像上的相同任务。

3.2 图像编辑能力

该模型展示了强大的文本引导图像编辑能力。用户可以通过提供文本描述来指导模型对图像进行编辑,例如将图像中的物体替换为其他物体,或者改变图像的风格。

4. 典型生态项目

4.1 Hugging Face Diffusers

Prompt-Diffusion 支持通过 Hugging Face 的 Diffusers 包进行使用。用户可以通过 Diffusers 包快速加载和使用 Prompt-Diffusion 模型,简化了模型的部署和使用流程。

4.2 Gradio 演示

项目团队正在准备基于 Gradio 的演示,预计将在不久后发布。Gradio 演示将提供一个用户友好的界面,使用户能够通过简单的操作体验 Prompt-Diffusion 的功能。


通过以上教程,你可以快速上手使用 Prompt-Diffusion 项目,并了解其在多任务学习和图像编辑方面的应用。

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