2024不可不会的StableDiffusion之图生图（七）_stable diffusion图生图 2024

1. 引言

这是稳定生成式扩散模型变种的第二篇文章，在这里我们将介绍图生图的相关知识，图生图（image2image）是对文生图功能的一个扩展，这个功能最初来源于SDEdit这个工作，其核心思路也非常简单：给定一个笔画的色块图像，可以先给它加一定的高斯噪音（执行扩散过程）得到噪音图像，然后基于扩散模型对这个噪音图像进行去噪，就可以生成新的图像，但是这个图像在结构和布局和输入图像基本一致。基于图生图功能，也可以创作出许多令人惊艳的效果。

闲话少说，我们直接开始吧！

2 . 原理介绍

我们知道，在之前的章节里prompt_2_img函数从随机高斯噪声开始生成图像，但如果我们提供初始种子图像来指导扩散过程呢？这正是图像到图像的工作方式。我们可以使用初始种子图像将其与一些噪声（可以由强度参数引导）混合，然后进行多轮扩散，而不再是纯粹依赖于输出图像的文本条件。示例图如下所示：

3. 代码实现

现在我们将更改之前章节定义的prompt_2_img函数。我们将在prompt_2_img_i2i函数中再额外引入两个参数-

• init_img：表示作为种子图像的Image对象
• strength：此参数的值将介于0和1之间。表示对输入图片加噪音的程度，这个值越大加的噪音越多，对原始图片的破坏也就越大，当strength=1时，其实就变成了一个随机噪音，此时就相当于纯粹的文生图pipeline了

具体代码实现如下：

def prompt_2_img_i2i(prompts, init_img, neg_prompts=None, g=7.5, seed=100, strength =0.8, steps=50, dim=512, save_int=False):
    text = text_enc(prompt) 
    # Adding an unconditional prompt , helps in the generation process
    if not neg_prompts: uncond =  text_enc([""], text.shape[1])
    else: uncond =  text_enc(neg_prompt, text.shape[1])
    emb = torch.cat([uncond, text])
    
    # Setting the seed
    if seed: torch.manual_seed(seed)
    # Setting number of steps in scheduler
    scheduler.set_timesteps(steps)
    # Convert the seed image to latent
    init_latents = pil_to_latents(init_img)
    # Figuring initial time step based on strength
    init_timestep = int(steps * strength) 
    timesteps = scheduler.timesteps[-init_timestep]
    timesteps = torch.tensor([timesteps], device="cuda")
    # Adding noise to the latents 
    noise = torch.randn(init_latents.shape, generator=None, device="cuda", dtype=init_latents.dtype)
    init_latents = scheduler.add_noise(init_latents, noise, timesteps)
    latents = init_latents
    
    # Computing the timestep to start the diffusion loop
    t_start = max(steps - init_timestep, 0)
    timesteps = scheduler.timesteps[t_start:].to("cuda")
    # Iterating through defined steps
    for i,ts in enumerate(tqdm(timesteps)):
        # We need to scale the i/p latents to match the variance
        inp = scheduler.scale_model_input(torch.cat([latents] * 2), ts)
        # Predicting noise residual using U-Net
        with torch.no_grad(): u,t = unet(inp, ts, encoder_hidden_states=emb).sample.chunk(2)   
        # Performing Guidance
        pred = u + g*(t-u)
        # Conditioning  the latents
        latents = scheduler.step(pred, ts, latents).prev_sample
        # Saving intermediate images
        if save_int: 
            if not os.path.exists(f'./steps'):
                os.mkdir(f'./steps')
            latents_to_pil(latents)[0].save(f'steps/{i:04}.jpeg')
            
    # Returning the latent representation to output an image of 3x512x512
    return latents_to_pil(latents)
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需要注意的是，再上述代码中，我们不再是使用随机噪声，而是使用强度参数来计算要添加的噪声量以及运行扩散循环的步数。让我们加载一个初始图像，并通过prompt_2_img_i2i函数运行后查看相应的结果。

4. 功能验证

接着我们读入我们的测试图像，并运行上述代码，如下所示：

p = '1664665907257-noauth.png'
image = Image.open(p).convert('RGB').resize((512,512))
prompt = ["Wolf howling at the moon, photorealistic 4K"]
images = prompt_2_img_i2i(prompts = prompt, init_img = image)
fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 6))
for c, img in enumerate([image, images[0]]): 
    axs[c].imshow(img)
    if c == 0 : axs[c].set_title(f"Initial image")
    else: axs[c].set_title(f"Image 2 Image output")
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得到结果如下：

5. 总结

本文重点介绍了使用稳定扩散模型进行图生图，即以图像作为输入源来控制图像生成内容的背景知识和具体代码实现，并给出了相应的示例。

您学废了嘛？