Aplicación interconectada de AIGC y AidLux: evaluación de AIGC del lado de AidLux (2) Aplicación de razonamiento del modelo de difusión estable en la nube y del lado de la PC

La estructura de operación general,
inserte la descripción de la imagen aquíla construcción del modelo Stable Diffusion, primero descarga los difusores y luego los instala, el comando es el siguiente:
git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git
pip install difusores
cd difusores
pip install .

Los sistemas ubuntu y win están disponibles

Wenshengtu, el código de Tushengtu y el modelo entrenado se pueden encontrar en Baidu Netdisk (el modelo entrenado es muy grande, más de una docena de g)

Modifique model_id en txt2jpg_inference.ipynb para que sea la dirección del modelo local, solicite que sea la palabra de solicitud y agregue descripciones específicas a negative_prompt, separadas por comas, y la proporción de influencia en el resultado disminuirá a su vez
:

og.csdnimg.cn/5a0595da513647c4b58f9a61ec33ebef.png)
inserte la descripción de la imagen aquí

resultado:

inserte la descripción de la imagen aquí

Modifique model_id en jpg2jpg_inference.ipynb para que sea la dirección del modelo local y solicite que sea la palabra de solicitud:

inserte la descripción de la imagen aquí

inserte la descripción de la imagen aquí
Ejecute la demostración de video :
https://www.bilibili.com/video/BV1DM4y1a7Mb/?vd_source=ffc65fd2c117392dd6599cf1d3bbaf20

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