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近年来,随着人工智能技术的发展,图像生成和合成技术得到了很大的发展。Stable Diffusion (StableD)是一种新近提出的生成建模和图像合成算法,通过引入稳定分布来改进原始的扩散模型,能够生成各种风格和内容的高质量图像。本文将为您介绍StableD 的原理、应用以及如何使用它来进行图像生成。
StableD 是对扩散概率模型的一种改进,它通过将噪声逐步扩散直至收敛到目标分布来实现。与原始扩散模型不同的是,StableD 引入了稳定分布,这种分布的尾部比原始模型中使用的高斯分布更厚重,从而能更好地捕捉现实数据中的长尾分布。稳定分布的参数化较为复杂,StableD 使用了一种近似方法来计算它们的梯度,从而实现了有效的训练和生成。
StableD 在生成高质量图像方面表现出色,特别是在处理具有长尾分布的数据时表现更佳。它还被用于诸如修复、超分辨率和风格转移等任务中,取得了很好的效果。
StableD 生成的图像具有良好的视觉效果和多样性。例如,可以使用它生成多种风格的艺术画作,如下图所示:
为了使用 StableD 进行图像生成,我们需要准备以下几个步骤:
以下是一个使用 StableD 和 TensorFlow 库进行图像生成的简单示例代码:
import tensorflow as tf import numpy as np import imageio import os # 加载预训练模型 model_path = "https://tfhub.dev/google/magenta/arbitrary-image-stylization-v1-256/2" hub_module = tf.keras.Sequential([hub.load(model_path), tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x['stylized_image'])]) # 加载图像 content_image_path = "content.jpg" style_image_path = "style.jpg" content_image = imageio.imread(content_image_path) style_image = imageio.imread(style_image_path) # 图像预处理函数 def preprocess_image(image): image = tf.image.resize(image, (256, 256)) image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 image = tf.expand_dims(image, axis=0) return image # 图像后处理函数 def postprocess_image(image): image = tf.squeeze(image, axis=0) image = tf.clip_by_value(image, 0, 1) image = tf.cast(image * 255, tf.uint8) return image.numpy() # 图像生成函数 def generate_image(content_image, style_image, model): content_tensor = preprocess_image(content_image) style_tensor = preprocess_image(style_image) stylized_image = model(tf.constant(content_tensor), tf.constant(style_tensor))[0] return postprocess_image(stylized_image) # 生成图像并保存 stylized_image = generate_image(content_image, style_image, hub_module) output_path = "output.jpg" imageio.imwrite(output_path, stylized_image)
这个示例代码使用了 TensorFlow 和 StableD 提供的 arbitrary-image-stylization-v1-256 模型,对一张内容图像和一张风格图像进行风格迁移,生成一张合成后的图像,并将其保存到指定的输出路径。在使用之前,需要先安装 StableD 库,并下载指定的模型文件。
Stable Diffsuion 可以用于生成新的图像,或者对现有图像进行编辑。下面介绍两个应用示例。
通过在 Stable Diffsuion 中使用不同的起点,可以生成不同的图像。例如,在一个固定的条件下(如噪声向量或者一张特定的图像),可以在 Stable Diffsuion 中找到一条稳定的路径,从而生成一系列相关的图像。
下面是一个简单的示例,展示如何使用 Stable Diffsuion 生成一张数字“6”的图像。
import jax
import jax.numpy as jnp
from diffusion import generate_samples, interpolate, clip_and_scale
# 定义模型和参数
model = jax.jit(stax.serial(stax.Dense(256), stax.Relu, stax.Dense(2)))
params = model.init(jax.random.PRNGKey(0), jnp.ones((1, 784)))[1]
# 定义起点
z = jax.random.normal(jax.random.PRNGKey(0), (1, 2))
# 生成图像
samples = generate_samples(model, params, z, clip_and_scale, num_steps=2000, step_size=1e-2)
效果图
除了生成新的图像,Stable Diffsuion 也可以用于对现有图像进行编辑。具体来说,可以通过在一个图像的条件下,找到一条稳定的路径,从而实现图像的编辑。例如,可以在一个人像照片的条件下,找到一条稳定的路径,从而实现照片的美化、增强等操作。
下面是一个简单的示例,展示如何使用 Stable Diffsuion 对一张人像照片进行美化。
import torch import torchvision.transforms as T import numpy as np from PIL import Image from torchvision.io import read_image, save_image from diffusion import model, denoise_image from tqdm import tqdm # 加载预训练模型 model_path = 'imagenet_16384_256_denoise_uncond.pt' device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = model(num_channels=3, num_res_blocks=2, num_diffusion_timesteps=1000, attention_resolutions=(16, 32)) model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location=device)['model'], strict=False) model = model.to(device) # 加载图像 input_path = 'input.jpg' img = read_image(input_path).to(device) img = img.permute(1, 2, 0).float() / 255.0 # 图像预处理函数 preprocess = T.Compose([ T.Resize(256), T.CenterCrop(256), T.ToTensor(), ]) # 图像后处理函数 postprocess = T.Compose([ T.ToPILImage(), ]) # 图像美化函数 def denoise_image(img, model, preprocess, postprocess): with torch.no_grad(): img = preprocess(img).unsqueeze(0).to(device) denoised_img = denoise_image(img, model, num_diffusion_timesteps=1000, device=device) denoised_img = postprocess(denoised_img.squeeze().cpu()) return denoised_img # 美化图像并保存 output_path = 'output.jpg' denoised_img = denoise_image(img, model, preprocess, postprocess) denoised_img.save(output_path)
这个示例代码使用了 Stable Diffsuion 提供imagenet_16384_256_denoise_uncond.pt 模型,对一张人像照片进行了美化,并将其保存到指定的输出路径。在使用之前,需要先安装 Stable Diffsuion 库,并下载指定的模型文件。
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