首页
/ Prompt-Diffusion 项目使用教程

Prompt-Diffusion 项目使用教程

2024-09-25 04:52:20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。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
Python-100-DaysPython-100-Days
Python - 100天从新手到大师
Python
263
53
国产编程语言蓝皮书国产编程语言蓝皮书
《国产编程语言蓝皮书》-编委会工作区
64
16
open-eBackupopen-eBackup
open-eBackup是一款开源备份软件,采用集群高扩展架构,通过应用备份通用框架、并行备份等技术,为主流数据库、虚拟化、文件系统、大数据等应用提供E2E的数据备份、恢复等能力,帮助用户实现关键数据高效保护。
HTML
85
63
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
53
44
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
195
45
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
268
69
xxl-jobxxl-job
XXL-JOB是一个分布式任务调度平台,其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线,开箱即用。
Java
9
0
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
171
41
RuoYi-Cloud-Vue3RuoYi-Cloud-Vue3
🎉 基于Spring Boot、Spring Cloud & Alibaba、Vue3 & Vite、Element Plus的分布式前后端分离微服务架构权限管理系统
Vue
38
24
qwerty-learnerqwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
332
27