StreamMultiDiffusion

StreamMultiDiffusion

基于区域语义控制的实时交互式图像生成

StreamMultiDiffusion 提供基于区域语义控制的实时交互式图像生成。该项目支持细粒度区域控制、分离提示和实时图像修复,能够显著降低生成延迟,适用于大尺寸图像的高效创作及全景生成等应用。

StreamMultiDiffusionStable Diffusion 3语义控制实时生成文本到图像Github开源项目

StreamMultiDiffusion 项目介绍

项目概述

StreamMultiDiffusion 是一个基于用户指定区域的文本提示,进行实时、交互、多个文本到图像生成的项目。简单来说,该项目让用户可以使用刷子不仅绘制颜色,还可以添加意义,创造出具有深刻内涵的图像。此项目兼容多种区域控制技术和加速技术,支持大尺寸图像生成,并且已经成为视觉创作者的实用工具。

项目特点

  • 交互式图像生成:用户可以从零开始,通过细粒度的区域控制来生成图像,即用意义来绘制图像。
  • 提示分离:在同时生成两个或多个对象时,可以避免意外的内容混合。
  • 图像修复和编辑:用户可以基于已有的照片或艺术作品进行实时图像修复和编辑。

更新日志

  • 新增功能:支持经典 Stable Diffusion 3,提供了最新的 Semantic Palette 演示。
  • 重要更新:包括对 SDXL 支持、新增示例和用户指南、纸上发布和代码发布。
  • 优化更新:改善了实时交互生成演示,并提高了整体生成质量和速度。

安装步骤

要使用 StreamMultiDiffusion 项目,你需要具备 Python 环境,并按照以下步骤安装所需组件:

conda create -n smd python=3.10 && conda activate smd git clone https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion pip install -r requirements.txt

特别地,若需支持 Stable Diffusion 3,还需执行额外命令:

pip install git+https://github.com/initml/diffusers.git@clement/feature/flash_sd3

使用方法

运行演示应用程序

StreamMultiDiffusion 提供多种形式的演示,以下是运行命令示例:

  1. 基于 Gradio 的主要演示:

    cd demo/stream_v2 python app.py --model "你的稳定扩散1.5检查点" --height 512 --width 512 --port 8000
  2. Semantic Palette 演示(SD1.5检查点):

    cd demo/semantic_palette python app.py --model "你的稳定扩散1.5检查点" --height 512 --width 512 --port 8000

通过这些命令,可以启动应用程序,并通过浏览器访问 https://localhost:8000 来使用。

主要功能演示

StreamMultiDiffusion 支持多种创新方式来生成、编辑和修复图像。例如,通过详细的掩膜(mask)和提示(prompt)来实现严格的提示分离,从而消除不必要的内容混合。还允许用户制作全景图和大区域图像生成,提供出色的稳定性和速度表现。

结论

StreamMultiDiffusion 项目代表了文本到图像生成领域的重要发展。这一项目通过语义刷的创新应用,让创作过程变得更加直观且富有表现力,尤其在生成大尺寸和详细图像方面展现了其强大的能力。无论是艺术创作、影像修复还是概念设计,该项目均可提供有力支持。

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