DiffEdit

이미지 편집을 하려면 일반적으로 편집할 영역의 마스크를 제공해야 합니다. DiffEdit는 텍스트 쿼리를 기반으로 마스크를 자동으로 생성하므로 이미지 편집 소프트웨어 없이도 마스크를 만들기가 전반적으로 더 쉬워집니다. DiffEdit 알고리즘은 세 단계로 작동합니다:

1. Diffusion 모델이 일부 쿼리 텍스트와 참조 텍스트를 조건부로 이미지의 노이즈를 제거하여 이미지의 여러 영역에 대해 서로 다른 노이즈 추정치를 생성하고, 그 차이를 사용하여 쿼리 텍스트와 일치하도록 이미지의 어느 영역을 변경해야 하는지 식별하기 위한 마스크를 추론합니다.
2. 입력 이미지가 DDIM을 사용하여 잠재 공간으로 인코딩됩니다.
3. 마스크 외부의 픽셀이 입력 이미지와 동일하게 유지되도록 마스크를 가이드로 사용하여 텍스트 쿼리에 조건이 지정된 diffusion 모델로 latents를 디코딩합니다.

이 가이드에서는 마스크를 수동으로 만들지 않고 DiffEdit를 사용하여 이미지를 편집하는 방법을 설명합니다.

시작하기 전에 다음 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요:

StableDiffusionDiffEditPipeline에는 이미지 마스크와 부분적으로 반전된 latents 집합이 필요합니다. 이미지 마스크는 generate_mask() 함수에서 생성되며, 두 개의 파라미터인 source_prompt와 target_prompt가 포함됩니다. 이 매개변수는 이미지에서 무엇을 편집할지 결정합니다. 예를 들어, 과일 한 그릇을 배 한 그릇으로 변경하려면 다음과 같이 하세요:

부분적으로 반전된 latents는 invert() 함수에서 생성되며, 일반적으로 이미지를 설명하는 prompt 또는 캡션을 포함하는 것이 inverse latent sampling 프로세스를 가이드하는 데 도움이 됩니다. 캡션은 종종 source_prompt가 될 수 있지만, 다른 텍스트 설명으로 자유롭게 실험해 보세요!

파이프라인, 스케줄러, 역 스케줄러를 불러오고 메모리 사용량을 줄이기 위해 몇 가지 최적화를 활성화해 보겠습니다:

수정하기 위한 이미지를 불러옵니다:

이미지 마스크를 생성하기 위해 generate_mask() 함수를 사용합니다. 이미지에서 편집할 내용을 지정하기 위해 source_prompt와 target_prompt를 전달해야 합니다:

다음으로, 반전된 latents를 생성하고 이미지를 묘사하는 캡션에 전달합니다:

마지막으로, 이미지 마스크와 반전된 latents를 파이프라인에 전달합니다. target_prompt는 이제 prompt가 되며, source_prompt는 negative_prompt로 사용됩니다.

Source와 target 임베딩 생성하기

Source와 target 임베딩은 수동으로 생성하는 대신 Flan-T5 모델을 사용하여 자동으로 생성할 수 있습니다.

Flan-T5 모델과 토크나이저를 🤗 Transformers 라이브러리에서 불러옵니다:

모델에 프롬프트할 source와 target 프롬프트를 생성하기 위해 초기 텍스트들을 제공합니다.

다음으로, 프롬프트들을 생성하기 위해 유틸리티 함수를 생성합니다.

[!TIP] 다양한 품질의 텍스트를 생성하는 전략에 대해 자세히 알아보려면 생성 전략 가이드를 참조하세요.

텍스트 인코딩을 위해 StableDiffusionDiffEditPipeline에서 사용하는 텍스트 인코더 모델을 불러옵니다. 텍스트 인코더를 사용하여 텍스트 임베딩을 계산합니다:

마지막으로, 임베딩을 generate_mask() 및 invert() 함수와 파이프라인에 전달하여 이미지를 생성합니다:

  from diffusers import DDIMInverseScheduler, DDIMScheduler
  from diffusers.utils import load_image, make_image_grid
  from PIL import Image

  pipeline.scheduler = DDIMScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)
  pipeline.inverse_scheduler = DDIMInverseScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

  img_url = "https://github.com/Xiang-cd/DiffEdit-stable-diffusion/raw/main/assets/origin.png"
  raw_image = load_image(img_url).resize((768, 768))

  mask_image = pipeline.generate_mask(
      image=raw_image,
-     source_prompt=source_prompt,
-     target_prompt=target_prompt,
+     source_prompt_embeds=source_embeds,
+     target_prompt_embeds=target_embeds,
  )

  inv_latents = pipeline.invert(
-     prompt=source_prompt,
+     prompt_embeds=source_embeds,
      image=raw_image,
  ).latents

  output_image = pipeline(
      mask_image=mask_image,
      image_latents=inv_latents,
-     prompt=target_prompt,
-     negative_prompt=source_prompt,
+     prompt_embeds=target_embeds,
+     negative_prompt_embeds=source_embeds,
  ).images[0]
  mask_image = Image.fromarray((mask_image.squeeze()*255).astype("uint8"), "L")
  make_image_grid([raw_image, mask_image, output_image], rows=1, cols=3)

반전을 위한 캡션 생성하기

source_prompt를 캡션으로 사용하여 부분적으로 반전된 latents를 생성할 수 있지만, BLIP 모델을 사용하여 캡션을 자동으로 생성할 수도 있습니다.

🤗 Transformers 라이브러리에서 BLIP 모델과 프로세서를 불러옵니다:

입력 이미지에서 캡션을 생성하는 유틸리티 함수를 만듭니다:

입력 이미지를 불러오고 generate_caption 함수를 사용하여 해당 이미지에 대한 캡션을 생성합니다:

이제 캡션을 invert() 함수에 놓아 부분적으로 반전된 latents를 생성할 수 있습니다!