InstructPix2Pix: 随口修图

'InstructPix2Pix Learning to Follow Image Editing Instructions是一篇非常有意思的文章，有意思说的是效果，要做出论文的效果过程并没那么顺利。首先需要微调GPT3模型，这个花钱花力气，在之前的文章里已经提过，可以参考finetune一个GPT3。在此基础上稍微修改一下prompt2prompt的代码获取相关样本，然后再按论文的方法修改网络和初始化权重，fine tune一下stable diffusion。代码放在: xuduo35/InstructPix2Pix

此处，咱就demo一下效果。

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 256 --H 256 --init_img ./samples/tower.jpg --prompt "add fireworks-in sky"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 512 --H 512 --init_img ./samples/Vermeer_Girl.jpg --prompt "Apply face paint"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 256 --H 256 --init_img ./samples/dog.jpg --prompt "pig"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 256 --H 256 --init_img ./samples/dog.jpg --prompt "dog in Paris"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 256 --H 256 --init_img ./samples/sunflowers.jpg --prompt "roses"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 256 --H 256 --init_img ./samples/girl.jpg --prompt "She should look 100 years old" --negprompt "deformed"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 512 --H 512 --init_img ./samples/girl.jpg --prompt "make hair red"

python3 stable_txt2img.py --ddim_eta 0.0 --n_samples 4 --n_iter 1 --ddim_steps 50 --ckpt logs/instruct/checkpoints/last.ckpt --W 512 --H 512 --init_img ./samples/girl.jpg --prompt "make hair curly"

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