在 SDXL 上用 T2I-Adapter 打造生产级文本转图像生成器

2022-12-19 04:33:02

文本转图像：T2I-Adapter 和 SDXL 的强强联手

想象一下，你的文字能幻化成栩栩如生的图像，将你的幻想变成现实。如今，借助 T2I-Adapter 和 SDXL 的协作，文本到图像的转换已变得轻而易举。

T2I-Adapter：文本到图像转换的助推器

T2I-Adapter 是一种强大的工具，可为预训练的文本到图像模型提供额外的引导。它通过将模型中的内部知识与外部控制信号相结合，赋予模型更强大的能力，使其能够根据不同的提示生成各种各样的图像。

SDXL：图像生成的加速器

SDXL（Stable Diffusion latent space explorer）是一种交互式工具，它可以探索冻结扩散模型的潜在空间。它允许用户在潜在空间中导航并可视化该空间的内容。SDXL 为文本到图像生成提供了直观的操作界面，让用户可以轻松地控制图像生成的过程。

文本到图像领域的革命

T2I-Adapter 和 SDXL 的结合代表了文本到图像领域的一大飞跃。这种组合为文本到图像生成提供了无与伦比的效率和控制性，让用户能够以前所未有的方式探索自己的想象力。

用 T2I-Adapter 和 SDXL 编织你的图像世界

准备好在文本到图像的创作之旅中大展身手吧！T2I-Adapter 和 SDXL 将成为你想象力的画笔，用你的文字描绘出你独一无二的视觉杰作。

代码示例：使用 T2I-Adapter 和 SDXL 生成图像

import transformers
import sd
from PIL import Image

# 加载 T2I-Adapter 预训练模型
model = transformers.AutoImageProcessor.from_pretrained("T2I-Adapter")

# 加载 SDXL 潜在空间浏览器
sd_model = sd.from_checkpoint("Stable Diffusion v1.4")

# 定义图像提示
prompt = "一只坐在彩虹上的独角兽，背景是星空"

# 使用 T2I-Adapter 生成图像
image = model(prompt, return_tensors="pt").pixel_values.squeeze().numpy()

# 在 SDXL 中探索图像的潜在空间
sd_latent = sd_model.encode(Image.fromarray(image))
sd_explorer = sd.explore(sd_latent)

# 迭代潜在空间并生成不同的图像
for i in range(10):
    new_latent = sd_explorer.explore(latent, i)
    new_image = sd_model.decode(new_latent)
    Image.fromarray(new_image).save(f"image_{i}.png")

# 享受你的 T2I-Adapter 和 SDXL 生成的图像画廊！