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DiscoArt 如何自動(dòng)繪制藝術(shù)畫(huà)

科技綠洲 ? 來(lái)源:Python實(shí)用寶典 ? 作者:Python實(shí)用寶典 ? 2023-10-17 10:44 ? 次閱讀

DiscoArt 是一個(gè)很牛逼的開(kāi)源模塊,它能根據(jù)你給定的關(guān)鍵詞自動(dòng)繪畫(huà)。

繪制過(guò)程是完全可見(jiàn)的,你可以在 jupyter 頁(yè)面上看見(jiàn)這個(gè)繪制的過(guò)程:
1.準(zhǔn)備

開(kāi)始之前,你要確保Pythonpip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒(méi)有,可以訪問(wèn)這篇文章:超詳細(xì)Python安裝指南 進(jìn)行安裝。

**(可選1) **如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析,可以直接安裝Anaconda:Python數(shù)據(jù)分析與挖掘好幫手—Anaconda,它內(nèi)置了Python和pip.

**(可選2) **此外,推薦大家用VSCode編輯器,它有許多的優(yōu)點(diǎn):Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細(xì)指南

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴

  1. Windows 環(huán)境 打開(kāi) Cmd (開(kāi)始-運(yùn)行-CMD)。
  2. MacOS 環(huán)境 打開(kāi) Terminal (command+空格輸入Terminal)。
  3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
pip install discoart

為了運(yùn)行 Discoart, 你需要Python 3.7+ 和支持 CUDA 的 PyTorch.

2.開(kāi)始使用 Discoart

你可以在Jupyter中運(yùn)行Discoart,這樣能方便地實(shí)時(shí)展示繪制過(guò)程:

from discoart import create

da = create()

這樣將使用默認(rèn)的 文本描述 和參數(shù)創(chuàng)建圖像:

上滑查看更多代碼

text_prompts:
- A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.
- yellow color scheme

init_image:
width_height: [1280,768 ]

skip_steps:0
steps:250

init_scale:1000
clip_guidance_scale:5000

tv_scale:0
range_scale:150
sat_scale:0
cutn_batches:4

diffusion_model:512x512_diffusion_uncond_finetune_008100
use_secondary_model: True
diffusion_sampling_mode: ddim

perlin_init: False
perlin_mode: mixed
seed:
eta:0.8
clamp_grad: True
clamp_max:0.05

randomize_class: True
clip_denoised: False
rand_mag:0.05

cut_overview:"[12]*400+[4]*600"
cut_innercut:"[4]*400+[12]*600"
cut_icgray_p:"[0.2]*400+[0]*600"
cut_ic_pow:1.

save_rate:20
gif_fps:20
gif_size_ratio:0.5
n_batches:4
batch_size:1
batch_name:
clip_models:
-ViT-B-32::openai
-ViT-B-16::openai
-RN50::openai
clip_models_schedules:

use_vertical_symmetry: False
use_horizontal_symmetry: False
transformation_percent: [0.09]

on_misspelled_token: ignore
diffusion_model_config:
cut_schedules_group:
name_docarray:
skip_event:
stop_event:
text_clip_on_cpu: False
truncate_overlength_prompt: False
image_output: True
visualize_cuts: False
display_rate:1

Create 支持的所有參數(shù)如下:

上滑查看更多代碼

text_prompts:
- A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation.
- yellow color scheme

init_image:
width_height: [1280,768 ]

skip_steps:0
steps:250

init_scale:1000
clip_guidance_scale:5000

tv_scale:0
range_scale:150
sat_scale:0
cutn_batches:4

diffusion_model:512x512_diffusion_uncond_finetune_008100
use_secondary_model: True
diffusion_sampling_mode: ddim

perlin_init: False
perlin_mode: mixed
seed:
eta:0.8
clamp_grad: True
clamp_max:0.05

randomize_class: True
clip_denoised: False
rand_mag:0.05

cut_overview:"[12]*400+[4]*600"
cut_innercut:"[4]*400+[12]*600"
cut_icgray_p:"[0.2]*400+[0]*600"
cut_ic_pow:1.

save_rate:20
gif_fps:20
gif_size_ratio:0.5
n_batches:4
batch_size:1
batch_name:
clip_models:
-ViT-B-32::openai
-ViT-B-16::openai
-RN50::openai
clip_models_schedules:

use_vertical_symmetry: False
use_horizontal_symmetry: False
transformation_percent: [0.09]

on_misspelled_token: ignore
diffusion_model_config:
cut_schedules_group:
name_docarray:
skip_event:
stop_event:
text_clip_on_cpu: False
truncate_overlength_prompt: False
image_output: True
visualize_cuts: False
display_rate:1

你可以這么使用參數(shù):

from discoart import create

da = create(
    text_prompts='A painting of sea cliffs in a tumultuous storm, Trending on ArtStation.',
    init_image='https://d2vyhzeko0lke5.cloudfront.net/2f4f6dfa5a05e078469ebe57e77b72f0.png',
    skip_steps=100,
)

如果你不是用jupyter運(yùn)行的,你也可以看到中間結(jié)果,因?yàn)樽罱K結(jié)果和中間結(jié)果都會(huì)被創(chuàng)建在當(dāng)前工作目錄下,即

./{name-docarray}/{i}-done.png
./{name-docarray}/{i}-step-{j}.png
./{name-docarray}/{i}-progress.png
./{name-docarray}/{i}-progress.gif
./{name-docarray}/da.protobuf.lz4
  • name-docarray是運(yùn)行時(shí)定義的名稱,如果沒(méi)有定義,則會(huì)隨機(jī)生成。
  • i-* 第幾個(gè)Batch。
  • *-done-* 是當(dāng)前Batch完成后的最終圖像。
  • *-step-* 是某一步的中間圖像,實(shí)時(shí)更新。
  • *-progress.png 是到目前為止所有中間結(jié)果的png圖像,實(shí)時(shí)更新。
  • *-progress.gif 是到目前為止所有中間結(jié)果的動(dòng)畫(huà) gif,實(shí)時(shí)更新。
  • da.protobuf.lz4 是到目前為止所有中間結(jié)果的壓縮 protobuf,實(shí)時(shí)更新。

3.顯示/保存/加載配置

如果你想知道你當(dāng)前繪圖的配置,有三種方法:

from discoart import show_config

show_config(da) # show the config of the first run
show_config(da[3]) # show the config of the fourth run
show_config(
    'discoart-06030a0198843332edc554ffebfbf288'
) # show the config of the run with a known DocArray ID

要保存 Document/DocumentArray 的配置:

from discoart import save_config

save_config(da, 'my.yml') # save the config of the first run
save_config(da[3], 'my.yml') # save the config of the fourth run

從配置中導(dǎo)入:

from discoart import create, load_config

config = load_config('my.yml')
create(**config)

此外,你還能直接把配置導(dǎo)出為圖像的形式

from discoart.config import save_config_svg

save_config_svg(da)

圖片

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