安定した拡散_マジックミックス
1.0.0
ByteDance の論文「MagicMix: Semantic Mixing with Diffusion Models」(https://arxiv.org/abs/2210.16056) ではコードが公開されていなかったため、ここで Jupyter ノートブックを実装しましたので、試してみてください。
このノートブックは、画像へのパスと、画像を適応させるプロンプトを取得する、 magic_mixと呼ばれる関数を実装しています。
追加のオプションパラメータ:
nu: 初期レイアウト段階でプロンプトが元のイメージをどの程度上書きするかを制御します。結果が元の画像に近すぎる場合は、このパラメータを増やしてみてください。
total_steps: 安定拡散のための推論ステップ数
guide_scale: これは分類子なしのガイダンスです。この値を高く設定するほど、結果がプロンプトに近づくようになります。
例:
