本文主要是介绍详解Keras3.0 KerasCV API: StableDiffusion image-generation model，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Stable Diffusion
图像生成模型，可用于根据简短的文本描述（称为“提示”）生成图片
keras_cv.models.StableDiffusion(img_height=512, img_width=512, jit_compile=True)参数说明
- img_height：int，要生成的图像的高度，以像素为单位。请注意，仅支持128的倍数；所提供的值将四舍五入到最接近的有效值。默认值为512。
- img_width:：int，要生成的图像的宽度，以像素为单位。请注意，仅支持128的倍数；所提供的值将四舍五入到最接近的有效值。默认值为512。
- jitcompile：bool，是否将底层模型编译到XLA。这可能会导致某些系统显著加速。默认为False。
示例
from keras_cv.models import StableDiffusion
from PIL import Image# 创建一个StableDiffusion模型实例
model = StableDiffusion(img_height=512, img_width=512, jit_compile=True)# 使用模型将文本转换为图像
img = model.text_to_image(prompt="A majestic eagle soaring through the clear blue sky", #提示词batch_size=1, # 同时生成的图像数量num_steps=25, # 迭代次数（控制图像质量）seed=123, # 设置相同的种子值以获得相同的图像
)# 将生成的图像保存为文件
Image.fromarray(img[0]).save("majestic.png")
print("saved at majestic.png")
结果
这篇关于详解Keras3.0 KerasCV API: StableDiffusion image-generation model的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
