加载训练好的Stable Diffusion模型进行图片融合的代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用加载的Stable Diffusion模型进行图片融合：

import torch
import torchvision.transforms.functional as TF
from PIL import Image

# 加载训练好的模型
model_path = "path/to/stable_diffusion_model.pt"
model = torch.load(model_path)

# 预处理输入图像
image1_path = "path/to/image1.jpg"
image2_path = "path/to/image2.jpg"
image1 = Image.open(image1_path).convert("RGB")
image2 = Image.open(image2_path).convert("RGB")
image1 = TF.resize(image1, (512, 512))
image2 = TF.resize(image2, (512, 512))
image1 = TF.to_tensor(image1).unsqueeze(0)
image2 = TF.to_tensor(image2).unsqueeze(0)

# 图像融合
with torch.no_grad():
    image1 = image1.cuda()
    image2 = image2.cuda()
    output = model.diffuse(image1, image2, 1000, 1.0, 1.0)

# 后处理输出图像
output = output.clamp(0, 1)
output = (output[0] * 255).cpu().numpy().transpose(1, 2, 0).astype("uint8")
output = Image.fromarray(output)
output.save("path/to/output.jpg")

在上面的示例中，首先加载训练好的Stable Diffusion模型，并将输入图像进行预处理，然后调用模型的`diffuse`方法进行图像融合，最后将输出的图像进行后处理并保存。在`diffuse`方法中，第一个参数是第一张输入图像，第二个参数是第二张输入图像，第三个参数是扩散步数，第四个参数是扩散的时间步长，第五个参数是扩散的空间步长。