AI作畫工具：Stable Diffusion實戰(zhàn)：創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集

AI作畫工具：StableDiffusion實戰(zhàn)：創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集1了解StableDiffusion1.1StableDiffusion簡介StableDiffusion是一種基于深度學習的文本到圖像生成模型，由StabilityAI開發(fā)。它能夠根據(jù)給定的文本描述生成高分辨率的圖像，這在藝術(shù)創(chuàng)作、設(shè)計和娛樂領(lǐng)域開辟了新的可能性。StableDiffusion的核心優(yōu)勢在于其生成圖像的質(zhì)量和多樣性，以及相對較低的計算資源需求，使得個人用戶和小型工作室也能利用AI技術(shù)進行創(chuàng)意工作。1.2StableDiffusion的工作原理StableDiffusion的工作流程主要分為三個階段：編碼、擴散和解碼。編碼階段：模型首先將文本描述轉(zhuǎn)換為語義向量，這個過程涉及到自然語言處理（NLP）技術(shù)，確保文本的含義被準確地捕捉。擴散階段：這是模型的核心部分，它使用一種稱為“擴散過程”的技術(shù)來生成圖像。擴散過程是一種迭代算法，它從隨機噪聲開始，逐步添加和去除圖像的細節(jié)，直到生成與輸入文本描述相匹配的圖像。這一過程涉及到復雜的概率分布和反向傳播算法，以優(yōu)化圖像生成的質(zhì)量。解碼階段：生成的圖像經(jīng)過解碼，轉(zhuǎn)換為人類可識別的視覺形式。這一階段確保了生成圖像的清晰度和細節(jié)豐富度。1.2.1示例代碼下面是一個使用StableDiffusion生成圖像的Python代碼示例：#導入必要的庫

fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline

importtorch

#初始化StableDiffusion模型

pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16)

pipe=pipe.to("cuda")

#定義文本描述

prompt="Abeautifullandscapewithawaterfallinthemiddle"

#生成圖像

image=pipe(prompt).images[0]

#顯示圖像

image.show()這段代碼首先導入了StableDiffusionPipeline，這是HuggingFace庫中用于StableDiffusion模型的接口。然后，它初始化了模型，并將其加載到GPU上以加速計算。接著，定義了一個文本描述，用于指導圖像生成。最后，調(diào)用模型生成圖像，并使用show()方法顯示生成的圖像。1.3StableDiffusion在藝術(shù)創(chuàng)作中的應用StableDiffusion在藝術(shù)創(chuàng)作中的應用廣泛，它能夠幫助藝術(shù)家和設(shè)計師快速生成概念草圖、插圖和背景圖像，極大地提高了創(chuàng)作效率。此外，它還能用于生成風格化的圖像，如將現(xiàn)實場景轉(zhuǎn)化為特定藝術(shù)風格的畫作，或者創(chuàng)建完全虛構(gòu)的場景。1.3.1實戰(zhàn)項目：創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集利用StableDiffusion，個人藝術(shù)家可以創(chuàng)建一個獨特的藝術(shù)作品集。這包括：概念生成：輸入不同的文本描述，生成一系列概念圖像，從中挑選出最符合創(chuàng)作意圖的圖像作為基礎(chǔ)。風格遷移：通過調(diào)整模型參數(shù)，將生成的圖像轉(zhuǎn)化為不同的藝術(shù)風格，如印象派、抽象藝術(shù)或超現(xiàn)實主義。細節(jié)增強：對生成的圖像進行后期處理，增強細節(jié)，使其更加精致和藝術(shù)化。作品集整合：將最終的圖像整合成一個作品集，可以用于個人展示、在線畫廊或藝術(shù)展覽。通過上述步驟，藝術(shù)家可以利用AI技術(shù)，結(jié)合個人創(chuàng)意，創(chuàng)造出獨一無二的藝術(shù)作品集。以上內(nèi)容詳細介紹了StableDiffusion的基本原理、工作流程以及在藝術(shù)創(chuàng)作中的應用，特別是如何利用它創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集。通過實際代碼示例，展示了如何使用StableDiffusion模型生成圖像，為讀者提供了實踐指導。2準備你的藝術(shù)項目2.1選擇藝術(shù)風格和主題在開始使用AI作畫工具StableDiffusion創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集之前，首先需要明確你想要探索的藝術(shù)風格和主題。這一步驟至關(guān)重要，因為它將指導你后續(xù)的創(chuàng)作方向，確保作品集的連貫性和獨特性。2.1.1藝術(shù)風格抽象表現(xiàn)主義：強調(diào)情感和自發(fā)性，適合表達內(nèi)心世界。超現(xiàn)實主義：結(jié)合現(xiàn)實與幻想，創(chuàng)造夢境般的場景。波普藝術(shù)：流行文化與藝術(shù)的融合，反映社會現(xiàn)象。數(shù)字藝術(shù)：利用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)作，展現(xiàn)科技美感。2.1.2主題自然景觀：山川、海洋、森林等自然美景。城市生活：都市的繁華與孤獨，建筑的光影。人物肖像：歷史人物、現(xiàn)代名人或虛構(gòu)角色?？苹梦磥恚何磥硎澜?、外星生物、科技幻想。2.2收集參考圖像和素材一旦確定了風格和主題，接下來就是收集一系列參考圖像和素材。這些素材將作為StableDiffusion生成圖像的基礎(chǔ)，幫助AI理解你想要的視覺效果。2.2.1圖像來源藝術(shù)作品：從歷史名畫中汲取靈感。攝影作品：自然、城市或人物的照片。個人草圖：手繪的草圖或概念圖。網(wǎng)絡(luò)資源：使用合法的版權(quán)許可圖像。2.2.2素材整理確保所有素材都存儲在一個易于訪問的文件夾中，并按照風格和主題進行分類。例如，如果你選擇的主題是“自然景觀”，風格是“抽象表現(xiàn)主義”，那么收集的素材應該反映這些元素。2.3設(shè)置StableDiffusion參數(shù)StableDiffusion是一個強大的AI模型，用于生成藝術(shù)圖像。通過調(diào)整其參數(shù)，可以定制生成圖像的風格和細節(jié)。2.3.1參數(shù)詳解Prompt：描述你想要生成的圖像的文本，可以包括風格、主題和具體細節(jié)。Steps：生成過程中的迭代次數(shù)，更多步驟通常意味著更精細的圖像。GuidanceScale：指導模型遵循prompt的程度，高值使圖像更接近描述。Seed：隨機種子，用于復現(xiàn)特定的生成結(jié)果。2.3.2示例代碼#導入StableDiffusion庫

fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline

importtorch

#設(shè)置模型和設(shè)備

pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16)

pipe=pipe.to("cuda")

#定義prompt和參數(shù)

prompt="抽象表現(xiàn)主義風格的自然景觀"

num_inference_steps=50

guidance_scale=7.5

generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42)

#生成圖像

image=pipe(prompt,num_inference_steps=num_inference_steps,guidance_scale=guidance_scale,generator=generator).images[0]

#保存圖像

image.save("artwork.png")2.3.3參數(shù)調(diào)整嘗試不同的steps：從20到100，觀察圖像細節(jié)的變化。調(diào)整guidancescale：從1到15，找到圖像與prompt描述的最佳匹配點。使用不同的seed：每次生成都會有所不同，找到你最滿意的圖像。通過上述步驟，你可以有效地使用StableDiffusion來創(chuàng)建一個反映個人風格和主題的藝術(shù)作品集。不斷實驗和調(diào)整參數(shù)，直到你對生成的圖像滿意為止。這不僅是一個技術(shù)過程，也是一個創(chuàng)意和藝術(shù)探索的過程。3使用StableDiffusion創(chuàng)作藝術(shù)作品3.1啟動StableDiffusion環(huán)境在開始使用StableDiffusion生成藝術(shù)作品之前，首先需要確保你的環(huán)境已經(jīng)正確配置。以下步驟將指導你如何設(shè)置一個基本的StableDiffusion環(huán)境：安裝Python環(huán)境：確保你的系統(tǒng)中已經(jīng)安裝了Python?？梢酝ㄟ^在終端或命令行輸入python--version來檢查Python的版本。創(chuàng)建虛擬環(huán)境：使用虛擬環(huán)境可以避免不同項目之間的依賴沖突。在終端中運行以下命令來創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境：python-mvenvstable_diffusion_env激活虛擬環(huán)境：根據(jù)你的操作系統(tǒng)，使用以下命令之一來激活虛擬環(huán)境：Windows:bashstable_diffusion_env\Scripts\activateLinux/MacOS:bashsourcestable_diffusion_env/bin/activate安裝StableDiffusion庫：在激活的虛擬環(huán)境中，使用pip安裝StableDiffusion所需的庫。這里我們使用diffusers庫，它是一個用于生成和微調(diào)擴散模型的庫：pipinstalldiffusers下載預訓練模型：StableDiffusion的預訓練模型可以從HuggingFace的模型庫中下載。使用以下代碼示例來下載模型：fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline

importtorch

#確保你的設(shè)備支持CUDA，否則使用CPU

device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"

#下載預訓練的StableDiffusion模型

pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",torch_dtype=torch.float16)

pipe=pipe.to(device)3.2輸入創(chuàng)意提示和參數(shù)一旦環(huán)境設(shè)置完成，你就可以開始使用StableDiffusion來生成藝術(shù)作品了。這一步驟涉及到輸入創(chuàng)意提示（prompt）和調(diào)整生成參數(shù)。3.2.1創(chuàng)意提示創(chuàng)意提示是描述你想要生成的藝術(shù)作品的文本。它可以是任何你想象中的場景、風格或主題。例如：prompt="Abeautifulsunsetoverthesea,paintedinthestyleofVanGogh"3.2.2生成參數(shù)除了創(chuàng)意提示，你還可以調(diào)整一些參數(shù)來控制生成過程。這些參數(shù)包括：num_inference_steps：生成圖像的迭代次數(shù)。更多的迭代次數(shù)通常意味著更精細的圖像，但也會消耗更多的時間。guidance_scale：指導模型遵循創(chuàng)意提示的程度。較高的值會使生成的圖像更緊密地匹配提示。seed：隨機種子，用于控制生成圖像的隨機性。設(shè)置相同的種子可以生成相似的圖像。以下是一個使用這些參數(shù)生成圖像的代碼示例：#設(shè)置生成參數(shù)

num_inference_steps=50

guidance_scale=7.5

generator=torch.Generator(device).manual_seed(42)

#生成圖像

image=pipe(prompt,num_inference_steps=num_inference_steps,guidance_scale=guidance_scale,generator=generator).images[0]

#顯示圖像

image.show()3.3生成和調(diào)整藝術(shù)作品使用StableDiffusion生成藝術(shù)作品后，你可能需要對生成的圖像進行一些調(diào)整，以滿足你的具體需求。這可能包括調(diào)整圖像的尺寸、色彩或添加額外的細節(jié)。3.3.1調(diào)整圖像尺寸生成的圖像默認尺寸可能不滿足你的需求。你可以通過調(diào)整output_type參數(shù)來控制輸出圖像的格式，然后使用圖像處理庫如PIL來調(diào)整尺寸：#生成圖像并指定輸出格式為PIL

image=pipe(prompt,output_type="pil").images[0]

#調(diào)整圖像尺寸

image_resized=image.resize((1024,1024))

#保存調(diào)整后的圖像

image_resized.save("sunset_van_gogh_1024x1024.png")3.3.2調(diào)整色彩如果生成的圖像色彩不符合你的預期，可以使用色彩調(diào)整工具來改變圖像的色調(diào)、飽和度或亮度。這里使用PIL庫的ImageEnhance模塊：fromPILimportImageEnhance

#加載生成的圖像

image=Image.open("sunset_van_gogh_1024x1024.png")

#創(chuàng)建色彩增強器

enhancer=ImageEnhance.Color(image)

#調(diào)整色彩飽和度

image_enhanced=enhancer.enhance(1.5)

#保存調(diào)整后的圖像

image_enhanced.save("sunset_van_gogh_enhanced.png")3.3.3添加額外細節(jié)有時候，你可能希望在生成的圖像上添加額外的細節(jié)或元素。這可以通過使用圖像編輯軟件或編程方式實現(xiàn)。例如，使用PIL庫添加文本：fromPILimportImageDraw,ImageFont

#加載圖像

image=Image.open("sunset_van_gogh_enhanced.png")

#創(chuàng)建繪圖對象

draw=ImageDraw.Draw(image)

#設(shè)置字體和文本位置

font=ImageFont.truetype("arial.ttf",50)

text_position=(50,50)

#添加文本

draw.text(text_position,"SunsetintheStyleofVanGogh",font=font,fill=(255,255,255))

#保存圖像

image.save("sunset_van_gogh_text.png")通過以上步驟，你可以使用StableDiffusion生成并調(diào)整藝術(shù)作品，以創(chuàng)建一個個人的藝術(shù)作品集。不斷嘗試不同的創(chuàng)意提示和參數(shù)，可以探索出無限的創(chuàng)作可能性。4優(yōu)化和編輯你的作品4.1使用圖像編輯軟件優(yōu)化作品在創(chuàng)作個人藝術(shù)作品集時，使用圖像編輯軟件對作品進行優(yōu)化是至關(guān)重要的一步。這不僅能提升作品的視覺效果，還能確保作品在不同展示平臺上的表現(xiàn)。以下是一些使用Python的PIL庫進行圖像編輯的基本操作示例。4.1.1示例代碼：使用PIL調(diào)整圖像大小fromPILimportImage

#打開圖像文件

img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

#設(shè)置新的寬度和高度

new_width=800

new_height=600

#調(diào)整圖像大小

resized_img=img.resize((new_width,new_height))

#保存調(diào)整后的圖像

resized_img.save('resized_image.jpg')4.1.2示例代碼：使用PIL旋轉(zhuǎn)圖像fromPILimportImage

#打開圖像文件

img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

#設(shè)置旋轉(zhuǎn)角度

angle=45

#旋轉(zhuǎn)圖像

rotated_img=img.rotate(angle)

#保存旋轉(zhuǎn)后的圖像

rotated_img.save('rotated_image.jpg')4.2調(diào)整色彩和對比度色彩和對比度的調(diào)整可以顯著改變作品的氛圍和視覺沖擊力。Python的PIL庫提供了調(diào)整色彩和對比度的功能，以下是一些示例代碼。4.2.1示例代碼：使用PIL調(diào)整圖像色彩fromPILimportImage,ImageEnhance

#打開圖像文件

img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

#創(chuàng)建色彩增強器

color_enhancer=ImageEnhance.Color(img)

#設(shè)置色彩增強因子（1.0為原始色彩，大于1.0增加色彩飽和度，小于1.0減少色彩飽和度）

factor=1.5

#應用色彩增強

enhanced_img=color_enhancer.enhance(factor)

#保存調(diào)整后的圖像

enhanced_img.save('enhanced_color_image.jpg')4.2.2示例代碼：使用PIL調(diào)整圖像對比度fromPILimportImage,ImageEnhance

#打開圖像文件

img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

#創(chuàng)建對比度增強器

contrast_enhancer=ImageEnhance.Contrast(img)

#設(shè)置對比度增強因子（1.0為原始對比度，大于1.0增加對比度，小于1.0減少對比度）

factor=1.2

#應用對比度增強

enhanced_img=contrast_enhancer.enhance(factor)

#保存調(diào)整后的圖像

enhanced_img.save('enhanced_contrast_image.jpg')4.3添加細節(jié)和紋理添加細節(jié)和紋理可以為作品增添深度和質(zhì)感，使其更加吸引人。這可以通過應用圖像濾鏡或使用圖像處理算法來實現(xiàn)。以下是一個使用PIL庫中的ImageFilter模塊添加細節(jié)的示例。4.3.1示例代碼：使用PIL添加細節(jié)fromPILimportImage,ImageFilter

#打開圖像文件

img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

#應用細節(jié)增強濾鏡

detailed_img=img.filter(ImageFilter.DETAIL)

#保存添加細節(jié)后的圖像

detailed_img.save('detailed_image.jpg')4.3.2示例代碼：使用PIL添加紋理添加紋理通常涉及到圖像合成，即在原始圖像上疊加紋理圖像。以下是一個示例，展示如何使用PIL庫將紋理圖像疊加到原始圖像上。fromPILimportImage

#打開原始圖像和紋理圖像

base_img=Image.open('path_to_your_image.jpg')

texture_img=Image.open('path_to_texture_image.jpg')

#確保紋理圖像和原始圖像大小一致

texture_img=texture_img.resize(base_img.size)

#將紋理圖像轉(zhuǎn)換為透明度圖

texture_img=texture_img.convert('L')

#將透明度圖轉(zhuǎn)換為二進制圖像

threshold=128

texture_img=texture_img.point(lambdax:255ifx>thresholdelse0,'1')

#將紋理圖像疊加到原始圖像上

base_img.putalpha(texture_img)

#保存添加紋理后的圖像

base_img.save('textured_image.jpg')在上述代碼中，我們首先打開原始圖像和紋理圖像。然后，調(diào)整紋理圖像的大小以匹配原始圖像。接著，將紋理圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，并通過設(shè)置閾值將其轉(zhuǎn)換為二進制圖像，這樣可以將紋理清晰地疊加到原始圖像上。最后，使用putalpha方法將紋理圖像作為透明度圖疊加到原始圖像上，并保存結(jié)果。通過這些步驟，你可以有效地優(yōu)化和編輯你的藝術(shù)作品，使其在個人作品集中更加突出。5創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集5.1選擇作品集的平臺和格式在開始創(chuàng)建個人藝術(shù)作品集之前，首先需要決定作品集的展示平臺和格式。這一步至關(guān)重要，因為它將直接影響到你的作品如何被觀眾接收和欣賞。以下是一些常見的平臺和格式選擇：在線平臺：如Behance、ArtStation、Dribbble等，這些平臺提供了豐富的模板和工具，便于藝術(shù)家展示作品，并且易于分享和獲取反饋。個人網(wǎng)站：創(chuàng)建一個專門的個人藝術(shù)網(wǎng)站，可以完全自定義布局和風格，展現(xiàn)個人品牌。PDF格式：適用于正式場合，如提交給畫廊或潛在雇主，可以精心設(shè)計每一頁，確保作品集的專業(yè)性和完整性。5.1.1示例：使用ArtStation創(chuàng)建作品集假設(shè)你選擇ArtStation作為展示平臺，以下是如何創(chuàng)建和上傳作品的步驟：注冊賬號：訪問ArtStation官網(wǎng)，注冊一個賬號。選擇模板：ArtStation提供了多種模板，選擇一個與你的藝術(shù)風格相匹配的模板。上傳作品：在你的賬戶中，找到上傳作品的選項，選擇你的藝術(shù)作品文件進行上傳。支持的文件格式包括JPG、PNG、GIF等。5.2設(shè)計作品集的布局和風格設(shè)計作品集的布局和風格是展現(xiàn)你藝術(shù)個性和專業(yè)水平的關(guān)鍵。一個好的布局應該清晰、有條理，而風格則應該與你的藝術(shù)作品相呼應，增強整體的視覺效果。5.2.1布局建議封面設(shè)計：選擇一個代表性的作品作為封面，吸引觀眾的注意力。作品分類：根據(jù)作品類型或主題進行分類，如“數(shù)字藝術(shù)”、“傳統(tǒng)繪畫”、“3D建?！钡?。作品描述：為每件作品添加簡短的描述，包括創(chuàng)作背景、使用的工具和技術(shù)等。5.2.2風格指南色彩搭配：選擇與你的藝術(shù)作品相協(xié)調(diào)的色彩方案，避免使用過于刺眼或不協(xié)調(diào)的顏色。字體選擇：使用清晰易讀的字體，保持一致性，避免過多的字體變化。個性化元素：加入一些個性化的元素，如個人logo或簽名，增強作品集的辨識度。5.3上傳和分享你的藝術(shù)作品一旦你的作品集設(shè)計完成，接下來就是上傳和分享給潛在的觀眾和雇主。不同的平臺有不同的上傳和分享機制，但基本步驟相似。5.3.1示例：在個人網(wǎng)站上分享作品集假設(shè)你選擇使用個人網(wǎng)站來分享你的藝術(shù)作品集，以下是一個簡單的HTML和CSS代碼示例，用于展示作品集的封面和作品列表：<!--index.html-->

<!DOCTYPEhtml>

<htmllang="zh">

<head>

<title>我的藝術(shù)作品集</title>

<linkrel="stylesheet"href="styles.css">

</head>

<body>

<header>

<h1>我的藝術(shù)作品集</h1>

<imgsrc="cover.jpg"alt="作品集封面">

</header>

<main>

<section>

<h2>數(shù)字藝術(shù)</h2>

<ul>

<li><ahref="artwork1.jpg">作品1</a></li>

<li><ahref="artwork2.jpg">作品2</a></li>

</ul>

</section>

<section>

<h2>傳統(tǒng)繪畫</h2>

<ul>

<li><ahref="painting1.jpg">作品1</a></li>

<li><ahref="painting2.jpg">作品2</a></li>

</ul>

</section>

</main>

</body>

</html>/*styles.css*/

body{

font-family:Arial,sans-serif;

background-color:#f4f4f4;

color:#333;

}

header{

text-align:center;

background-color:#fff;

padding:20px;

}

headerimg{

max-width:100%;

height:auto;

}

main{

padding:20px;

}

section{

margin-bottom:20px;

}

sectionh2{

color:#007BFF;

}

sectionul{

list-style-type:none;

padding:0;

}

sectionulli{

margin-bottom:10px;

}5.3.2代碼解釋HTML：定義了作品集的基本結(jié)構(gòu)，包括封面圖片和作品分類列表。CSS：用于樣式化作品集，包括字體、背景顏色、圖片大小和列表樣式。通過以上步驟，你可以在個人網(wǎng)站上創(chuàng)建一個專業(yè)且具有個人風格的藝術(shù)作品集，吸引更多的觀眾和潛在雇主。6進階技巧和創(chuàng)意實驗6.1探索不同的藝術(shù)風格和主題在使用AI作畫工具如StableDiffusion時，探索不同的藝術(shù)風格和主題是提升作品集多樣性和創(chuàng)意的關(guān)鍵。StableDiffusion模型通過學習大量圖像數(shù)據(jù)，能夠生成各種風格的藝術(shù)作品，從古典油畫到現(xiàn)代抽象藝術(shù)，甚至是未來主義風格。6.1.1如何探索藝術(shù)風格使用特定的提示詞：StableDiffusion對輸入的文本提示非常敏感，通過輸入如“impressionism”，“cubism”，或“digitalart”等關(guān)鍵詞，可以引導模型生成特定風格的圖像。調(diào)整模型參數(shù)：例如，改變guidance_scale可以控制生成圖像與提示詞的匹配程度，更高的值意味著更緊密地遵循提示。6.1.2示例代碼fromdiffusersimportStableDiffusionPipeline

importtorch

#初始化StableDiffusion模型

pipe=StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16)

pipe=pipe.to("cuda")

#設(shè)置提示詞和參數(shù)

prompt="ApaintinginthestyleofVanGogh"

guidance_scale=7.5

#生成圖像

image=pipe(prompt,guidance_scale=guidance_scale).images[0]

#顯示圖像

image.show()6.1.3結(jié)合主題和風格嘗試將不同的主題與特定的藝術(shù)風格結(jié)合，例如“科幻城市，風格為賽博朋克”，可以創(chuàng)造出獨特且具有視覺沖擊力的作品。6.2使用StableDiffusion進行創(chuàng)意實驗StableDiffusion不僅能夠生成圖像，還可以用于創(chuàng)意實驗，如圖像到圖像的轉(zhuǎn)換、圖像融合等，這些功能可以極大地擴展你的藝術(shù)創(chuàng)作邊界。6.2.1圖像到圖像的轉(zhuǎn)換通過提供一個初始圖像和一個風格提示，StableDiffusion可以將初始圖像轉(zhuǎn)換為指定風格的新圖像。6.2.2示例代碼fromdiffusersimportStableDiffusionImg2ImgPipeline

importtorch

fromPILimportImage

#加載模型

img2img_pipe=StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",torch_dtype=torch.float16)

img2img_pipe=img2img_pipe.to("cuda")

#加載初始圖像

init_image=Image.open("path