stable diffusion 图像编辑
时间: 2025-02-08 18:06:11 AIGC 浏览: 70
### 使用 Stable Diffusion 进行图像编辑
#### 准备工作环境
为了使用 `StableDiffusionInpaintPipeline` 来进行图像修复,首先需要安装并导入必要的库。这通常涉及到安装 Hugging Face 的 `diffusers` 库以及 PyTorch 或其他支持框架。
```python
pip install diffusers transformers accelerate safetensors[tensorflow] torch torchvision torchaudio --upgrade
```
接着加载预训练的模型:
```python
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
import torch
from PIL import Image
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-3-inpainting-diffusers",
torch_dtype=torch.float16
).to("cuda")
```
#### 图像处理与输入设置
对于要修复的图片和掩码图象,需将其转换成适合模型处理的形式。这里假设已经拥有损坏的照片 (`damaged_photo.png`) 和对应的遮罩文件 (`mask.png`)。
```python
init_image = Image.open("damaged_photo.png").convert("RGB")
mask_image = Image.open("mask.png").convert("RGB")
```
定义用于指导修复过程的文字提示词,该提示应尽可能清晰地描述期望的结果。
```python
prompt = "修复这张照片,使其看起来完好无损"
```
#### 执行修复操作
通过调用管道对象的方法来启动修复进程,并保存最终得到的新图像至本地磁盘上指定位置。
```python
image = pipe(prompt=prompt, init_image=init_image, mask_image=mask_image).images[0]
image.save("repaired_photo.png")
```
上述代码片段展示了如何利用 Stable Diffusion 实现基本的图像修补任务[^1]。值得注意的是,在更复杂的场景下可能还需要调整更多参数以获得更好的效果;此外,随着技术进步,诸如 InstructPix2Pix 等新机制正逐渐缩小用户意图表达同实际编辑行为间的差距,使得此类高级图像编辑变得更加直观易用[^2]。
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