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北京道路优化,沈阳关键词优化报价,龙岗外贸网站建设,wordpress 报价废话不说,我们先通过代码示例,了解AI生成图像的基本过程以及如何控制图像的风格和质量。 1. 安装和设置环境 首先,我们需要安装必要的库。确保你已经安装了torch、diffusers和transformers等库。 pip install torch torchvision diffusers transformers2. 加载预训练模型…

废话不说,我们先通过代码示例,了解AI生成图像的基本过程以及如何控制图像的风格和质量。

1. 安装和设置环境

首先,我们需要安装必要的库。确保你已经安装了torchdiffuserstransformers等库。

pip install torch torchvision diffusers transformers

2. 加载预训练模型

在这个例子中,我们继续使用Stable Diffusion模型,加载该模型并将其配置为使用GPU以提高生成速度。

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline# 加载Stable Diffusion模型
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4-original"
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
pipe.to("cuda")  # 将模型移至GPU

3. 输入文本并生成图像

接下来,我们定义一个文本提示(prompt),并生成相应的图像。为了确保结果更具有创意,我们还可以加入一些调节参数。

prompt = "a futuristic city skyline with neon lights at night, ultra-detailed, cyberpunk style"# 设置生成图像的随机种子,以保证结果可重复
generator = torch.manual_seed(42)# 生成图像
image = pipe(prompt, generator=generator, num_inference_steps=50, guidance_scale=7.5).images[0]# 显示生成的图像
image.show()
http://www.dtcms.com/wzjs/266118.html

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