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本帖最后由 lispmox 于 2024-10-14 04:35 编辑
20241014更新
1. 删除了默认的代理设置,解决部分用户的网络拒绝请求问题
20240930更新2
1. 忘记了ROCM不支持windows,这个运行环境就不打包了
2. 目前在测试pytorch-directml的环境,unet在计算cross_attention时会报错,等调通了再上传
20240930更新1
1. 重写推理代码,降低资源占用。
2. 添加随机光源模式,在backgrounds目录为空时会启动
3. 添加更多的参数,比较实用的:
--max-bg 每张aligned图片最大处理次数
--flip 同时处理左右翻转后的背景图片,会生成两倍的图片
--no-sdp 关闭注意力层优化,一些老卡运行有问题的可以试试
--device cuda:0 选择推理用的GPU设备
PS:这两天有事,等闲下来我打包一个ROCM版本的运行环境。不过我手里没有A卡,无法测试这个环境,有需求的请自测。
如果有能力的可以自己打包一个环境试试,重写后的代码理论上可以无缝切换不同的device。具体过程:
1. 手动安装pytorch
2. 安装_internal/IC-Light/requirements.txt里的软件包:pip install -r requirements.txt
3. 修改bat脚本里的--device参数
4. 如果要适配更多的device,首先要确认diffusers库是否兼容,随后安装对应的pytorch并添加对应的device即可。
6. 有一些device可能是通过adapter兼容的,这个时候就需要稍微改动一下代码了,要不然没办法创建device对象。
随机光源模式,随机颜色的灯光从随机角度照射:
20240929内容
基于项目:https://github.com/lllyasviel/IC-Light
功能描述:
1. 替换掉aligned的人脸背景,并添加和背景一致的光影效果。和随机颜色不同的是,该方法会根据背景光源调整脸部不同位置的明暗程度。
2. 生成的人脸图片包含aligned的坐标和遮罩信息,可以直接用于训练
3. 最大支持1024分辨率的人脸,小于512或者大于1024的图片会缩放到[512, 1024]分辨率后处理
4. 整个处理流程基于sd1.5模型,8G显存可以处理512分辨率图像,更高分辨率的请自测。
5. sd1.5的基础分辨率是512,更高分辨率也能运行,具体打光效果请自测。
6. 生成人脸可能存在噪点,可以换一些光源不复杂的背景图片试试,也可以做一些后期处理。
7. 不保证软件效果,我今天晚上才搜到这个项目,跑了一下感觉还不错,遂打包后方便使用。
8. IC-Light提供了两种打光模式:基于文字描述和基于背景图片的,肉眼看基于背景图片打光的人物身份一致性更好,因此批处理程序是基于背景图片的打光。
输入图片:
生成图片:
使用方法:
1. 解压后,aligned图片放到workspace/aligned目录下
2. 背景图片放到workspace/backgrounds目录下,目前只识别jpg,png,jpeg,webp四种图片格式
3. 运行bat脚本,会自动创建workspace/outputs目录
4. 每对人脸-背景,会生成两张图片,分别是原始背景和左右翻转背景的合成图片。
5. 多显卡用户,可以编辑bat脚本里的--device cuda:0参数来指定使用的显卡
PS:无售后,不私聊,不常逛论坛,随缘debug
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