sd interior design

Реалистичность для дизайна интерьера

Пользовательский API конструкции интерьера, который сочетает в себе реалистичный конвейер V3.0 с сегментацией и MLSD Controlnets. Этот репо использует COG для создания Dockerized API. Смотрите повторную демонстрацию, чтобы проверить работающий API.

Основное использование

Вам нужно будет установить Cog и Docker, чтобы обслуживать вашу модель в качестве API. Чтобы запустить прогноз:

cog predict -i image=@test_images/bedroom_3.jpg prompt= " A bedroom with a bohemian spirit centered around a relaxed canopy bed complemented by a large macrame wall hanging. An eclectic dresser serves as a unique storage solution while an array of potted plants brings life and color to the room "

Чтобы запустить свой сервер и обслуживать модель как API:

cog run -p 5000 python -m cog.server.http

Аргументы ввода API следующие:

• Изображение: предоставленное изображение служит базой или ссылкой для процесса генерации.
• Приглашение: подсказка ввода - это текстовое описание, которое направляет процесс генерации изображений. Это должно быть подробное и конкретное описание желаемого выходного изображения.
• OTED_PROMPT: этот параметр позволяет определять отрицательные подсказки. Отрицательные подсказки - это термины или описания, которых следует избегать на сгенерированном изображении, помогая убрать вывод от нежелательных элементов.
• num_inference_steps: этот параметр определяет количество днезиционных этапов в процессе генерации изображений.
• Guidance_scale: Параметр шкалы руководства корректирует влияние свободного классификатора руководства в процессе генерации. Более высокие значения сделают модель больше внимания на подсказке.
• recavle_strength: в режиме внедрения этот параметр управляет влиянием подсказки ввода на конечное изображение. Значение 1,0 указывает на полное преобразование в соответствии с подсказкой.
• Семя: параметр семян устанавливает случайное семя для генерации изображений. Конкретное семя может использоваться для воспроизведения результатов или оставить пробел для случайной генерации.

Модель детали

Это пользовательский трубопровод, вдохновленный генеративным хакатоном дизайна интерьера Aicrowd, который использует реалистичное Vision v3.0 в качестве базовой модели. См. Страницы модели базы и контрольного сети для их соответствующих лицензий. Эта база кода лицензирована по лицензии MIT.

Из нейронной работы с ❤