Stable Diffusion图片融合代码

时间: 2023-07-09 16:09:02 浏览: 98
以下是基于PyTorch实现的Stable Diffusion图片融合代码,其中包括了模型的定义、训练和推理过程: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from torchvision.datasets import ImageFolder from tqdm import tqdm class Unet(nn.Module): def __init__(self): super(Unet, self).__init__() self.down1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down4 = nn.Conv2d(256, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down5 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down6 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down7 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.down8 = nn.Conv2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up1 = nn.ConvTranspose2d(512, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up2 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up3 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up4 = nn.ConvTranspose2d(1024, 512, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up5 = nn.ConvTranspose2d(1024, 256, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up6 = nn.ConvTranspose2d(512, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up7 = nn.ConvTranspose2d(256, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1) self.up8 = nn.ConvTranspose2d(128, 3, kernel_size=4, stride=2, padding=1) def forward(self, x): down1 = F.leaky_relu(self.down1(x), negative_slope=0.2) down2 = F.leaky_relu(self.down2(down1), negative_slope=0.2) down3 = F.leaky_relu(self.down3(down2), negative_slope=0.2) down4 = F.leaky_relu(self.down4(down3), negative_slope=0.2) down5 = F.leaky_relu(self.down5(down4), negative_slope=0.2) down6 = F.leaky_relu(self.down6(down5), negative_slope=0.2) down7 = F.leaky_relu(self.down7(down6), negative_slope=0.2) down8 = F.leaky_relu(self.down8(down7), negative_slope=0.2) up1 = F.leaky_relu(self.up1(down8), negative_slope=0.2) up2 = F.leaky_relu(self.up2(torch.cat([up1, down7], dim=1)), negative_slope=0.2) up3 = F.leaky_relu(self.up3(torch.cat([up2, down6], dim=1)), negative_slope=0.2) up4 = F.leaky_relu(self.up4(torch.cat([up3, down5], dim=1)), negative_slope=0.2) up5 = F.leaky_relu(self.up5(torch.cat([up4, down4], dim=1)), negative_slope=0.2) up6 = F.leaky_relu(self.up6(torch.cat([up5, down3], dim=1)), negative_slope=0.2) up7 = F.leaky_relu(self.up7(torch.cat([up6, down2], dim=1)), negative_slope=0.2) up8 = torch.sigmoid(self.up8(torch.cat([up7, down1], dim=1))) return up8 class DiffusionModel(nn.Module): def __init__(self, num_steps, betas, model): super(DiffusionModel, self).__init__() self.num_steps = num_steps self.betas = betas self.model = model self.noise_schedule = nn.Parameter(torch.zeros(num_steps)) def forward(self, x): z = torch.randn(x.shape).to(x.device) x_prev = x for i in range(self.num_steps): t = (i + 1) / self.num_steps noise_level = (self.noise_schedule[i] ** 0.5).view(-1, 1, 1, 1) x_tilde = x_prev * noise_level + (1 - noise_level ** 2) ** 0.5 * z x_prev = x_prev + self.betas[i] * (self.model(x_tilde) - x_prev) return x_prev def train(model, dataloader, optimizer, device): model.train() for x, _ in tqdm(dataloader): x = x.to(device) optimizer.zero_grad() loss = ((model(x) - x) ** 2).mean() loss.backward() optimizer.step() def validate(model, dataloader, device): model.eval() total_loss = 0 with torch.no_grad(): for x, _ in tqdm(dataloader): x = x.to(device) loss = ((model(x) - x) ** 2).mean() total_loss += loss.item() * x.shape[0] return total_loss / len(dataloader.dataset) def main(): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(256), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) dataset = ImageFolder('path/to/dataset', transform=transform) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4) model = DiffusionModel(1000, torch.linspace(1e-4, 0.1, 1000), Unet()).to(device) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(10): train(model, dataloader, optimizer, device) val_loss = validate(model, dataloader, device) print(f'Epoch {epoch}: validation loss {val_loss:.4f}') torch.save(model.state_dict(), 'path/to/model') if __name__ == '__main__': main() ``` 在训练完成后,可以使用以下代码来融合两张图片: ```python import torch from PIL import Image from torchvision import transforms def main(): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') transform = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(256), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) ]) # 加载模型 model = DiffusionModel(1000, torch.linspace(1e-4, 0.1, 1000), Unet()).to(device) model.load_state_dict(torch.load('path/to/model', map_location=device)) # 加载图片 image1 = Image.open('path/to/image1').convert('RGB') image2 = Image.open('path/to/image2').convert('RGB') x1 = transform(image1).unsqueeze(0).to(device) x2 = transform(image2).unsqueeze(0).to(device) # 融合图片 alpha = torch.linspace(0, 1, 11) for a in alpha: x = a * x1 + (1 - a) * x2 y = model(x).squeeze(0).detach().cpu() y = y * 0.5 + 0.5 # 反归一化 y = transforms.ToPILImage()(y) y.save(f'path/to/result_{a:.1f}.jpg') if __name__ == '__main__': main() ``` 该代码将两张图片进行线性插值,得到11张融合后的图片,其中`alpha`参数指定了插值的权重。在融合过程中,需要进行反归一化操作,将输出的图片转换为PIL格式,并保存到指定路径。

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