Variazioni con profondità di diffusione stabile2Img Una guida passo passo

Variazioni stabili nella diffusione profonda - Guida passo passo

Permettimi di presentarti un modello di intelligenza artificiale che può trasformare un’immagine mantenendo la sua profondità e forma. Si chiama stable-diffusion-depth2img ed è uno strumento notevole che può aiutarti a creare arte mozzafiato ed effetti visivi. In questa guida, approfondiremo i dettagli su come funziona questo modello e come puoi usarlo per creare immagini fantastiche. Seguiremo una guida passo-passo per eseguire il modello utilizzando Node.js.

Dettagli del modello – questo modello è stato eseguito più di 34.000 volte finora!

Vedremo anche come possiamo utilizzare Replicate Codex per trovare modelli simili e decidere quale ci piace. Replicate Codex è uno strumento gratuito che ti permette di esplorare e confrontare modelli di intelligenza artificiale, in modo da trovare quello che meglio si adatta alle tue esigenze. Iniziamo!

Informazioni su Stable-Diffusion-Depth2Img

Stable-diffusion-depth2img, creato da Jagilley, è una versione migliorata dei modelli di intelligenza artificiale immagine-per-immagine. Prende un’immagine e un prompt di testo come input, sintetizzando il soggetto e lo sfondo separatamente. In questo processo, fornisce un maggiore controllo sull’output finale. Il modello raggiunge questo obiettivo stimando la mappa di profondità dell’immagine di input utilizzando MIDAS, un modello di intelligenza artificiale sviluppato nel 2019 per la percezione della profondità monoculare.

• 20 Apprendimenti dalla consegna di progetti di Machine Learning cross-funzionali
• Simulazione 104 Mappatura elettromagnetica con campi vettoriali
• Ingegneria avanzata di Prompt

Una mappa di profondità è un’immagine in scala di grigi che codifica le informazioni di profondità dell’immagine originale. Più bianco appare un oggetto, più è vicino; più nero, più è lontano. Con questa mappa di profondità in mano, stable-diffusion-depth2img genera una nuova immagine basata su tre condizioni: il prompt di testo, l’immagine originale e la mappa di profondità.

Esempi di mappe di profondità – Depth2Img utilizza queste mappe per determinare la struttura. Fonte.

La capacità di questo modello di differenziare tra primo piano e sfondo permette un maggiore controllo e personalizzazione dell’immagine generata.

Spiegazione in linguaggio semplice

Immagina di avere un’immagine di un bellissimo paesaggio e vuoi trasformarlo in una scena futuristica. Forniresti a stable-diffusion-depth2img la tua immagine e un prompt di testo come “paesaggio futuristico”. Il modello stimerebbe prima la profondità degli oggetti nella scena e utilizzerebbe queste informazioni per creare un’immagine con un’atmosfera futuristica, preservando la forma e la profondità del paesaggio originale.

Ci sono alcune limitazioni del modello, come l’accuratezza della stima della profondità, che potrebbero influire sul risultato finale. Tuttavia, stable-diffusion-depth2img è uno strumento fantastico per creare arte generata da intelligenza artificiale, effetti visivi e altri progetti creativi.

Comprensione degli Input e degli Output di Stable-Diffusion-Depth2Img

Diamo un’occhiata agli input e agli output previsti dal modello prima di iniziare a lavorare con esso.

Input

• prompt: Il prompt di testo per guidare la generazione dell’immagine.
• negative_prompt: Parole chiave da escludere dall’immagine risultante.
• input_image: L’immagine di input da utilizzare come punto di partenza.
• prompt_strength: Intensità del prompt quando si fornisce l’immagine. Un valore più alto corrisponde a una maggiore distruzione delle informazioni nell’immagine iniziale.
• num_outputs: Numero di immagini da generare.
• num_inference_steps: Il numero di passaggi di denoising. Più passaggi di solito portano a immagini di migliore qualità ma con un’elaborazione più lenta.
• guidance_scale: Scala per la guida senza classificatore. Un valore più alto favorisce immagini strettamente legate al prompt di testo, di solito a discapito della qualità dell’immagine.
• scheduler: Scegli un scheduler.
• seed: Seme casuale. Lascia vuoto per randomizzare il seme.
• depth_image: Immagine di profondità (opzionale). Specifica la profondità di ogni pixel nell’immagine di input.

Output

Il modello restituisce una nuova immagine basata sull’input e i parametri forniti. L’output viene restituito come un oggetto JSON grezzo strutturato come segue:

Ora che abbiamo imparato gli input e gli output del modello, immergiamoci in una guida passo-passo su come utilizzarlo.

Guida passo-passo per l’utilizzo di Stable-Diffusion-Depth2Img

Se non ti senti di programmare, puoi interagire direttamente con il “demo” di questo modello su Replicate tramite la loro interfaccia utente. Questo è un ottimo modo per giocare con i parametri del modello e ottenere un feedback rapido e una convalida.

Se sei più tecnico e stai cercando di creare un’ottima strumento basato su questo modello, puoi seguire questi semplici passaggi per utilizzare il modello stable-diffusion-depth2img su Replicate.

Inoltre, assicurati di creare un account Replicate e ottenere la tua chiave API per questo progetto prima di iniziare. Ne avrai bisogno per il secondo passaggio.

1. Installa il client Node.js

Questo passaggio è abbastanza facile!

2. Configura la variabile d’ambiente

Copia il tuo token API e autenticati impostandolo come variabile d’ambiente:

3. Esegui il modello

La cosa fantastica di Replicate è che puoi farlo con poche righe di codice. Sostituisci i tuoi campi di input con i valori che desideri.

Fai riferimento alla sezione sopra (“Input”) per tutti i possibili valori dei campi. Ad esempio, utilizzando i valori predefiniti e l’immagine demo di Replicate, puoi trasformare l’opera “Il viandante sul mare di nebbia” di Caspar David Friedrich nell’immagine qui sotto:

Output di Stable-Diffusion-Depth2Img

Nota quanto della struttura e dello stile sia preservato dall’immagine di input:

Immagine di input originale

Puoi anche specificare un URL di webhook da chiamare quando la previsione è completa. Consulta la documentazione del webhook per i dettagli su come impostarlo.

Andare oltre: Trovare Altri Modelli di Immagine a Immagine con Replicate Codex

Replicate Codex è una risorsa eccellente per scoprire modelli di intelligenza artificiale che soddisfano vari bisogni creativi, inclusa la generazione di immagini, la conversione di immagini a immagini e altro ancora. È un database completamente cercabile, filtrabile ed etichettato di tutti i modelli su Replicate, che consente di confrontare i modelli, ordinare per prezzo o esplorare per creatore. E’ gratuito e ha anche una email di sintesi che ti avvisa quando escono nuovi modelli in modo da poterli provare.

Se sei interessato a trovare modelli simili a stable-diffusion-depth2img…

1. Visita Replicate Codex

Vai su Replicate Codex per iniziare la ricerca di modelli simili.

2. Usa la Barra di Ricerca

Utilizza la barra di ricerca in alto alla pagina per cercare modelli con parole chiave specifiche, come “stable diffusion”, “depth2img” o “controlnet”. Ciò ti mostrerà un elenco di modelli correlati alla tua ricerca.

3. Filtra i Risultati

Nella pagina dei risultati di ricerca, sulla sinistra, troverai diversi filtri che possono aiutarti a raffinare l’elenco dei modelli. Puoi filtrare e ordinare i modelli per tipo (Immagine a Immagine, Testo a Immagine, ecc.), costo, popolarità o addirittura creatori specifici.

Applicando questi filtri, puoi trovare i modelli che meglio soddisfano le tue specifiche esigenze e preferenze. Ad esempio, se stai cercando un modello che sia il più economico o il più popolare, puoi cercarlo e quindi ordinare per la metrica rilevante.

Trovare modelli simili basati sulla profondità utilizzando Replicate Codex.

Conclusione

In questa guida, abbiamo esplorato le possibilità creative del modello stable-diffusion-depth2img, che ci consente di generare nuove immagini preservando la loro forma e profondità. Abbiamo anche discusso su come sfruttare le funzionalità di ricerca e filtro in Replicate Codex per trovare modelli simili e confrontare i loro risultati, permettendoci di ampliare i nostri orizzonti nel mondo dell’ottimizzazione e del ripristino delle immagini con l’intelligenza artificiale.

Spero che questa guida ti abbia ispirato a esplorare le possibilità creative dell’intelligenza artificiale e a dare vita alla tua immaginazione.