StreamMultiDiffusion 使用教程

StreamMultiDiffusion 使用教程

StreamMultiDiffusion Official code for the paper "StreamMultiDiffusion: Real-Time Interactive Generation with Region-Based Semantic Control." 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StreamMultiDiffusion

1. 项目介绍

StreamMultiDiffusion 是一个开源项目，旨在实现基于区域的文本到图像生成的实时交互式内容创建。该项目通过结合多种技术，如 MultiDiffusion 的区域控制技术和 LCM 与 StreamDiffusion 的加速技术，为创作者提供了一个高效、互动的图像生成工具。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，确保你的环境中安装了 Python 3.10。可以使用以下命令创建一个虚拟环境并激活它：

conda create -n smd python=3.10
conda activate smd

克隆项目

使用 Git 克隆项目到本地：

git clone https://github.com/ironjr/StreamMultiDiffusion.git

安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖：

cd StreamMultiDiffusion
pip install -r requirements.txt

启动 GUI 应用

为了启动图形用户界面（GUI），你需要有一个 Stable Diffusion 1.5 的模型文件。以下命令将启动一个本地的 GUI 应用：

cd demo/stream_v2
python app.py --model "your_stable_diffusion_1.5_checkpoint" --height 512 --width 512 --port 8000

在浏览器中打开 http://localhost:8000，你将看到应用界面。

3. 应用案例和最佳实践

区域控制图像生成

StreamMultiDiffusion 允许用户通过绘制不同的语义画笔来实现细粒度的区域控制图像生成。例如，你可以为不同的物体指定不同的文本提示，从而实现精确的图像生成。

实时图像修复

该项目的实时图像修复功能允许用户在上传的照片或艺术作品上绘制，以修复或修改图像内容。

全景生成

使用 StreamMultiDiffusion，你可以生成全景图像，这通过拼接多个生成的图像片段来实现。

4. 典型生态项目

StreamMultiDiffusion 可以与多种稳定扩散模型（如 Stable Diffusion 1.5、SDXL 等）结合使用，并且支持多种前端界面，如基于 Gradio 的 GUI 应用、Jupyter Lab demos，以及作为 Python 库直接使用。这些不同的集成方式使得该项目能够灵活地适应不同的使用场景和开发者需求。

StreamMultiDiffusion Official code for the paper "StreamMultiDiffusion: Real-Time Interactive Generation with Region-Based Semantic Control." 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StreamMultiDiffusion