建网站需要买什么,枣庄做网站建设找哪家,好一点的网站建设,wordpress怎么登Stable Diffusion是一种生成模型#xff0c;用于根据给定的文本输入生成图像。要在本地部署Stable Diffusion#xff0c;您需要完成以下步骤#xff1a;
安装依赖项 首先#xff0c;确保您的计算机上已安装了Python#xff08;推荐使用3.8或更高版本#xff09;和pip。然…Stable Diffusion是一种生成模型用于根据给定的文本输入生成图像。要在本地部署Stable Diffusion您需要完成以下步骤
安装依赖项 首先确保您的计算机上已安装了Python推荐使用3.8或更高版本和pip。然后安装以下依赖项
pip install torch torchvision2. 获取预训练模型
从GitHub或其他可靠来源下载预训练的Stable Diffusion模型文件.pth或.pt。将模型文件放在一个方便访问的目录中。 3. 编写代码
创建一个名为stable_diffusion.py的Python文件并添加以下代码
import argparse
import os
import torch
from torchvision import transforms
from PIL import Imagedef load_model(model_path):model torch.load(model_path)model.eval()return modeldef generate_image(intent, parameters, width, height, ratio1):transform transforms.Compose([transforms.Resize((width // ratio, height)),transforms.ToTensor(),])if intent TTI:input_text parameters[content]width_height (width, height)elif intent TTITTI:input_text parameters[content]width_height (parameters[width], parameters[height])elif intent TTITTITTI:input_text parameters[content] , parameters[width] , parameters[height]width_height (parameters[width], parameters[height])input_tensor transform(Image.new(RGB, (width, height)))output model.generate(input_text, input_tensor, width_height)return outputif __name__ __main__:parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--model, requiredTrue, helpPath to the pretrained model)parser.add_argument(--intent, requiredTrue, choices[TTI, TTITTI, TTITTITTI], helpGeneration intent)parser.add_argument(--parameters, requiredTrue, typestr, helpParameters for the generation)parser.add_argument(--width, typeint, default512, helpOutput image width)parser.add_argument(--height, typeint, default512, helpOutput image height)parser.add_argument(--ratio, typefloat, default1, helpAspect ratio of the output image)args parser.parse_args()model load_model(args.model)output generate_image(args.intent, args.parameters, args.width, args.height, args.ratio)output.save(output.png)4. 运行代码 在命令行中导航到包含stable_diffusion.py文件的目录。然后使用以下命令运行代码将model_path替换为预训练模型文件的实际路径
python stable_diffusion.py --model model_path --intent TTI --parameters content:your_content --width 512 --height 512 --ratio 1将your_content替换为您想要生成的图像的描述。例如要生成一张描绘“一只猫坐在沙发上”的图像您可以使用content:a cat sitting on a sofa。
这将在当前目录下生成一个名为output.png的图像文件。您可以根据需要调整输出图像的宽度、高度和比例。
