stablediffusion_magicmix
1.0.0
Étant donné que l'article de ByteDance intitulé « MagicMix : Semantic Mixing with Diffusion Models » (https://arxiv.org/abs/2210.16056) n'a pas publié son code, j'ai implémenté un notebook Jupyter ici, vous pouvez donc l'essayer.
Le notebook implémente une fonction appelée magic_mix qui prend le chemin d'accès à une image et l'invite vers laquelle il doit adapter l'image.
Paramètres facultatifs supplémentaires :
nu : contrôle dans quelle mesure l'invite doit écraser l'image d'origine lors de la phase de mise en page initiale. Si votre résultat est trop proche de l'image originale, essayez d'augmenter ce paramètre.
total_steps : nombre d'étapes d'inférence pour une diffusion stable
guidance_scale : il s'agit du guidage gratuit du classificateur. Plus cette valeur est élevée, plus votre résultat sera orienté vers votre invite.
Exemples :
