「兔了个兔」创意投稿大赛详情公布

释放双眼,带上耳机,听听看~!
兔了个兔创意投稿大赛详情公布,文章介绍了PaddleNLP和PPDiffusers深度学习模型的应用,包括图片生成和海报合成。

我正在参加「兔了个兔」创意投稿大赛,详情请看:点开这里的链接

ppdiffusers支持的模型名称 huggingface对应的模型地址 Tips备注
Linaqruf/anything-v3.0 (推荐!) huggingface.co/Linaqruf/an… 二次元模型!
hakurei/waifu-diffusion-v1-3 (推荐!) huggingface.co/hakurei/wai… Waifu v1-3的模型,主要适合画二次元图像!(对比v1-2更好!)
MoososCap/NOVEL-MODEL (推荐!) huggingface.co/MoososCap/N… 二次元模型!
Baitian/momocha (推荐!) 二次元模型!
Baitian/momoco (推荐!) 二次元模型!
hequanshaguo/monoko-e (推荐!) 二次元模型!
%cd ~/PaddleNLP/ppdiffusers
/home/aistudio/PaddleNLP/ppdiffusers
import paddle
from ppdiffusers import StableDiffusionPipeline

# 加载模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("Linaqruf/anything-v3.0")

🧨🧨🧨图片生成🐰🐰🐰

# prompt: 戴眼镜坐在电脑边敲代码穿唐装的兔子, 可爱,大眼睛,高清毛绒
prompt = "rabbit wear glasses  beside the computer is writting code  in Tang costume for the Spring Festival is cute, big-eyed, high-definition plush"
images = pipe(prompt, guidance_scale=7.5, height=768, width=768)
print(len(images.jpg>0]

image.save("https://b2.7b2.com/home/aistudio/0.png")

🧨🧨🧨海报合成🐰🐰🐰

%cd ~

import cv2


def merge():
    back_img_path = '底图.png'
    # 加载底图模板
    back_img = cv2.imread(back_img_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)  # 捕获图像1
    print('底图尺寸: ', back_img.shape)
    # 加载生成图
    fore_img = cv2.imread('0.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    fore_img = cv2.resize(fore_img, (600, 600))
    rows, cols, channels = fore_img.shape
    print('生成图尺寸: ', fore_img.shape)

    dx, dy = 75, 390
    print('dx + rows,  dy + cols', dx + rows, dy + cols)
    print(back_img[dy:dy + cols, dx:dx + rows].shape)
    # 合并
    back_img[dy:dy + cols, dx:dx + rows] = fore_img
    merge_img_path = '海报.png'
    # 保存
    cv2.imwrite(merge_img_path, back_img)
    return merge_img_path


merge()
/home/aistudio
底图尺寸:  (1334, 750, 3)
生成图尺寸:  (600, 600, 3)
dx + rows,  dy + cols 675 990
(600, 600, 3)





'海报.png'

🧨🧨🧨查看海报🐰🐰🐰

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

img = cv2.imread("海报.png", -1)#读取的是bgr格式

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)
plt.show()
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