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openvision

通过开源项目OpenVision体验无缝结合Midjourney美学的图像风格

OpenVision项目融合了Midjourney的独特美学,生成的图像无需后期调整仍具风格和细节表现,尤其在人像图像的处理上更加出色。该项目通过Bittensor网络生成,支持构建去中心化的开源AI模型,可使用diffusers和StableDiffusionXLPipeline轻松实现图像创建。

OpenVision项目介绍

OpenVision是一个令人兴奋的图像生成项目,其亮点在于将著名的Midjourney美学风格无缝融入用户生成的每一幅图像中。通过引入这个美学风格,OpenVision使用户不再需要进行手动调整或后期处理即可生成高质量的图像。

项目背景

OpenVision基于ProteusV0.4的风格增强功能进行开发,其核心在于通过开放的人工智能网络Bittensor生成合成图像。Bittensor的目标是去中心化人工智能,通过构建先进的开源模型来推动技术的发展。OpenVision可以被视为实现这一宏伟目标的小步伐。

项目的亮点

OpenVision以其独特的Midjourney风格著称,尤其在肖像细节的保留和风格的高度一致性方面表现出色。这种风格直接嵌入到模型中,使得用户在图像生成时无需多余的调整。

理想的设置

为了获得最佳的图像效果,OpenVision建议使用以下的参数设置:

  • 控制字段(CFG)范围:1.5 - 2
  • 采样器:Euler Ancestral
  • 步数:30 - 40
  • 分辨率:1280x1280(提高美学)或1024x1024(提高保真度)

使用方法

OpenVision与🤗 diffusers兼容,可以通过简单的代码实现图像生成。以下是一个使用Python和Pytorch的示例:

import torch
from diffusers import (
    StableDiffusionXLPipeline, 
    AutoencoderKL
)

# 加载VAE组件
vae = AutoencoderKL.from_pretrained(
    "madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix", 
    torch_dtype=torch.float16
)

# 配置管道
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "Corcelio/openvision", 
    vae=vae,
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe.to('cuda')

# 定义提示并生成图像
prompt = "a cat wearing sunglasses in the summer"
negative_prompt = ""

image = pipe(
    prompt, 
    negative_prompt=negative_prompt, 
    width=1280,
    height=1280,
    guidance_scale=1.5,
    num_inference_steps=30
).images[0]

鸣谢

OpenVision由Corcel制作,更多信息可以访问Corcel官网

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