使用AI制作艺术照
原创使用AI制作艺术照
原创
一、PhotoMaker
在这里介绍一个AI制作艺术分身的开源库。
https://github.com/TencentARC/PhotoMaker/tree/main
PhotoMaker是通过Stacked ID Embedding定制逼真的人体照片。
有以下特点：
- 快速定制，无需额外的 LoRA 训练。
- 有丰富的印象深刻的 ID 保真度、提供多样性、有前途的文本可控性和高质量的生成。
- 可以作为适配器与社区中的其他基础模型以及 LoRA 模块进行协作。
二、产品演示
这里有个部署好的demo网站，我们先来试看下效果
https://huggingface.co/spaces/TencentARC/PhotoMaker
2.1 上传周星星的人照，
当然这里可以用自己的靓照。各位看官自便哈。
2.2 描述期望生成的照片word
这里期望是“photo of a man img”,同时手持苹果“take a apple”，坐在车里"sit inside car"，穿着钢铁侠衣服"wear iron man suit"。
提交Submit，得到生成的图片。
这里人脸都被遮住了，我们删除提示词"wear iron man suit”。于是就有了如下图片
然后我们把提示词“photo of a man img”,改成女生像"photo of a woman img"
我们再用一些描述美女的词来生成图像“instagram photo, portrait photo of a woman img, colorful, perfect face, natural skin, hard shadows, film grain”
注意这里生成配置有个Advanced Option，可以进一步定制生成结果。
我们再来进行另一组图片生成一个以周星星为原型的厨娘，她穿着围裙在杀鱼。“protrait photo of a woman img, cooking, wear an apron, kill fish”。
2.3 官方实例
官方提供了更丰富的demo，我们也可以拿来demo。
三、依赖关系和安装
- Python >= 3.8 (推荐使用Anaconda或Miniconda )
- PyTorch >= 2.0.0
conda create --name photomaker python=3.10
conda activate photomaker
pip install -U pip
# Install requirements
pip install -r requirements.txt
# Install photomaker
pip install git+https://github.com/TencentARC/PhotoMaker.git然后可以运行以下命令来使用它
from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline下载模型
模型会通过以下两行自动下载：
from huggingface_hub import hf_hub_download
photomaker_path = hf_hub_download(repo_id="TencentARC/PhotoMaker", filename="photomaker-v1.bin", repo_type="model")您也可以选择从此网址手动下载。
💻 如何测试
像扩散器一样使用
- 依赖性
import torch
import os
from diffusers.utils import load_image
from diffusers import EulerDiscreteScheduler
from photomaker import PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline
### Load base model
pipe = PhotoMakerStableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
base_model_path, # can change to any base model based on SDXL
torch_dtype=torch.bfloat16,
use_safetensors=True,
variant="fp16"
).to(device)
### Load PhotoMaker checkpoint
pipe.load_photomaker_adapter(
os.path.dirname(photomaker_path),
subfolder="",
weight_name=os.path.basename(photomaker_path),
trigger_word="img" # define the trigger word
)
pipe.scheduler = EulerDiscreteScheduler.from_config(pipe.scheduler.config)
### Also can cooperate with other LoRA modules
# pipe.load_lora_weights(os.path.dirname(lora_path), weight_name=lora_model_name, adapter_name="xl_more_art-full")
# pipe.set_adapters(["photomaker", "xl_more_art-full"], adapter_weights=[1.0, 0.5])
pipe.fuse_lora()- 输入身份证图像
### define the input ID images
input_folder_name = './examples/newton_man'
image_basename_list = os.listdir(input_folder_name)
image_path_list = sorted([os.path.join(input_folder_name, basename) for basename in image_basename_list])
input_id_images = []
for image_path in image_path_list:
input_id_images.append(load_image(image_path))
- 一代
# Note that the trigger word `img` must follow the class word for personalization
prompt = "a half-body portrait of a man img wearing the sunglasses in Iron man suit, best quality"
negative_prompt = "(asymmetry, worst quality, low quality, illustration, 3d, 2d, painting, cartoons, sketch), open mouth, grayscale"
generator = torch.Generator(device=device).manual_seed(42)
images = pipe(
prompt=prompt,
input_id_images=input_id_images,
negative_prompt=negative_prompt,
num_images_per_prompt=1,
num_inference_steps=num_steps,
start_merge_step=10,
generator=generator,
).images[0]
gen_images.save('out_photomaker.png')
运行以下命令：
python gradio_demo/app.py使用提示：
- 上传更多要定制的人的照片以提高 ID 保真度。如果输入是亚洲人脸，可以考虑在类词前添加“亚洲人”，例如，
Asian woman img - 风格化时，生成的脸部看起来是否过于真实？将Style 强度调整为30-50，数字越大，ID 保真度越差，但风格化能力会更好。您还可以尝试其他具有良好风格化效果的基础模型或 LoRA。
- 减少生成图像的数量和采样步骤以获得更快的速度。但是，请记住，减少采样步骤可能会损害 ID 保真度。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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