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Python實(shí)現(xiàn)一行代碼自動(dòng)繪制藝術(shù)畫(huà)

 更新時(shí)間:2022年12月30日 08:58:44   作者:Ckend  
DiscoArt?是一個(gè)很牛的開(kāi)源模塊,它能根據(jù)你給定的關(guān)鍵詞自動(dòng)繪畫(huà)。本文就將利用這一模塊實(shí)現(xiàn)一行代碼自動(dòng)繪制藝術(shù)畫(huà),需要的可以參考一下

DiscoArt 是一個(gè)很牛的開(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Python和pip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,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)

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:

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

創(chuàng)建出來(lái)的就是這個(gè)圖:

Create 支持的所有參數(shù)如下:

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)

到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)一行代碼自動(dòng)繪制藝術(shù)畫(huà)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制藝術(shù)畫(huà)內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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