私的AI研究会 > AI_Program3

生成 AI プログラミング３ == 編集中 == †

#ref(): File not found: "image_037_512_m.jpg" at page "AI_Program2"

　これまで検証してきた結果をもとに、Python で生成 AI プログラムを書く

▲　目　次
※ 最終更新:2025/06/16　
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diffusersではじめめる Stable Diffusion （実践編） †

　画像生成のプログラムを書く'''
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Step 40：テキストから画像を生成する †

  1. プログラムを実行する（実行時間：約 3秒 RTX 4070 Ti 12GB）
    (sd_test) PS > python sd_txt2img.py

Fetching 11 files: 100%|████████████████████| 11/11 [00:00<00:00, 11048.21it/s]
Loading pipeline components...: 100%|████████████| 6/6 [00:00<00:00,  8.85it/s]
Seed: 12345678, Model: /StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
prompt : 満開の蘭 → Orchid in full bloom
100%|██████████████████████████████████████████| 30/30 [00:03<00:00,  8.31it/s]
  2. 画像ファイル「sd_txt2img.png」が生成される
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Step 41：画像から画像を生成する †

  1. 「sd_img2img.py」
    ## sd_img2img.py【SD1.5】　画像から画像生成（img2img）テンプレート

import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline,DPMSolverMultistepScheduler, logging
from translate import Translator

logging.set_verbosity_error()

# モデルフォルダーのパス
model_path = "/StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors"       # モデル
image_path = "images/kamo.jpg"                                                                          # 元画像

# GPUを使う場合は"cuda" 使わない場合は"cpu"
device = 'cuda'

# seed 値
seed = 12345678

# パイプラインを作成
pipeline = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_single_file(
                    model_path,
                    torch_dtype = torch.float16,
                    ).to(device)

# スケジューラ設定
pipeline.scheduler = DPMSolverMultistepScheduler.from_config(pipeline.scheduler.config)

# プロンプト
trans = Translator('en','ja').translate
prompt_jp = '兎'                                                                                      # プロンプト
prompt = trans(prompt_jp)
src_image = Image.open(image_path)

# Generatorオブジェクト作成
generator = torch.Generator(device).manual_seed(seed)

print(f'Seed: {seed}, Model: {model_path}')
print(f'prompt : {prompt_jp} → {prompt}')

# 画像を生成
image = pipeline(
                    prompt = prompt,
                    image = src_image,
                    num_inference_steps = 30,
                    guidance_scale = 7,
                    strength = 0.6,
                    generator = generator
                    ).images[0]

image.save("results/sd_img2img.png")                                                                    # 生成画像
  2. プログラムを実行する（実行時間：約 5秒 RTX 4070 Ti 12GB）
    (sd_test) PS > python sd_img2img.py

Fetching 11 files: 100%|███████████████████████████████| 11/11 [00:00<?, ?it/s]
Loading pipeline components...: 100%|████████████| 6/6 [00:01<00:00,  3.51it/s]
Seed: 12345678, Model: /StabilityMatrix/Data/Models/StableDiffusion/SD1.5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
prompt : 兎 → Domestic Rabbit
100%|██████████████████████████████████████████| 18/18 [00:04<00:00,  3.78it/s]
(sd_test) PS D:\anaconda_win\workspace_3\sd_test> python sd_037.py
  3. 画像ファイル「sd_img2img.png」が生成される
 
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忘備録 †

 
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更新履歴 †

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参考資料 †