Не с моим именем! Вывод имен художников из входных строк, используемых моделями диффузии.

Это официальный репозиторий

Не с моим именем! Вывод имен художников из входных строк, используемых Diffusion Models . Роберто Леотта , Оливер Джудиче , Лука Гуарнера , Себастьяно Баттиато . МЦИАП 2023.

Не с моим именем!

Установка

Используйте conda или miniconda, чтобы легко установить необходимые зависимости.

Установив conda, выполните следующие команды:

 # 1. Clone the repository
git clone https://github.com/ictlab-unict/not-with-my-name.git
# 2. navigate to the repository folder
cd not-with-my-name
# 3. create the environment
conda env create -f docs/environment.yml

Затем следуйте инструкциям в разделах «Набор данных» и «Контрольные точки», чтобы загрузить необходимые файлы.

Набор данных

Загрузите хотя бы один из следующих наборов данных:

Набор данных	# Оригинальные изображения	# изображений, созданных ИИ	Связь	ГБ
Маленький	2350	2350	связь	2.7
Середина	4130	8519	вскоре	/

После загрузки набора данных извлеките его в папку resources . Структура папок должна быть следующей.

Контрольно-пропускные пункты

Загрузите следующую контрольную точку: ссылку и поместите ее в папку resources/ckpts . Структура папок должна быть следующей.

Вывод

Примечание : для выполнения вывода вам необходимо загрузить контрольные точки и набор данных (хотя бы небольшой).

Вывод по одному изображению

Чтобы выполнить вывод для одного изображения, выполните следующую команду:

 # 1. activate the environment
conda activate not-w-my-name-env
# 2. run inference
python src/inference.py --dataset-folder < path-to-dataset > --query-img < path-to-query-image > --model-ckpt < path-to-checkpoint > --cuda --results-folder < path-to-results-folder >

Результаты будут сохранены в --results-folder <path-to-results-folder> .

Вывод по одному изображению – пример

 # 1. activate the environment
conda activate not-w-my-name-env
# 2. run inference
python src/inference.py --dataset-folder resources/small-dataset/ --query-img resources/small-dataset/pablo_picasso/ai_generated/102_0.png --model-ckpt resources/ckpts/siamese_not_w_my_name.ckpt --cuda --results-folder results

Использование вывода

 usage: inference.py [-h] [--show-time] [--debug] 
                    --dataset-folder DATASET_FOLDER --results-folder RESULTS_FOLDER 
                    --query-img QUERY_IMAGE [--distance-th DISTANCE_TH] [--cuda]
                    --model-ckpt MODEL_CKPT

Not with my name inference by Roberto Leotta

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --show-time           show processing time
  --debug               flag for development debugging
  --dataset-folder DATASET_FOLDER
                        dataset folder path
  --results-folder RESULTS_FOLDER
                        results folder path
  --query-img QUERY_IMAGE
                        query image path
  --distance-th DISTANCE_TH
                        distance threshold for the query image. Default: 0.5
  --cuda                use CUDA for inference
  --model-ckpt MODEL_CKPT
                        siamese model checkpoint

Цитирование

Если этот код окажется полезным для вашего исследования, процитируйте нашу статью:

 @inproceedings{leotta2023not,
   title={Not with my name! Inferring artists' names of input strings employed by Diffusion Models},
   author={Leotta, Roberto and Giudice, Oliver and Guarnera, Luca and Battiato, Sebastiano},
   booktitle={International Conference on Image Analysis and Processing},
   year={2023},
   organization = {Springer}
}