חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
S

semantic-draw-canvas-sd15

רץ בדפדפן

ironjrmit2024-03-16

  • gradio

מציירים על קנבס שכבות של צבע ומשייכים לכל אזור הנחיה טקסטואלית שונה. מתאים למי שרוצה לשלוט בדיוק במיקום של אלמנטים בתמונה בלי להסתמך רק על טקסט.

  • —הורדות בחודש
  • 57לייקים

מה זה

במקום לתאר את כל הסצנה בתיבת טקסט אחת, אתם מגדירים פלטת צבעים שבה כל צבע מייצג הנחיה נפרדת ורמת השפעה. מציירים עם מברשת את האזורים הרצויים על גבי משטח עבודה, והמערכת בונה תמונה אחת שמשלבת את כל החלקים.

מאחורי הקלעים רץ שילוב של מודל StreamMultiDiffusion וצינור עיבוד של Stable Diffusion 1.5. יש אפשרות לבחור בין כמה גרסאות ומודלים שונים, כמו RealisticVision, RealCartoon, BlazingDrive או המודל המקורי, כדי לשנות את הסגנון הכללי של התוצאה.

מתאים ל

  • שילוב אלמנטים שונים בסצנה

    צובעים אזור לרקע ואזור נפרד לדמות כדי למנוע ערבוב של הנחיות הטקסט.

  • שליטה בקומפוזיציה

    קובעים מראש איפה ימוקם כל פריט בתמונה במקום להגריל תוצאות מחדש.

  • בדיקת סגנונות מרובים

    מחליפים בין חמישה מודלים שונים על אותו ציור בדיוק כדי לראות סגנונות שונים.

איפה זה נופל

נכון לעכשיו העמוד מסומן במצב של שגיאת ריצה, ולכן אי אפשר להשתמש בו ישירות בדפדפן בלי לשכפל את הקוד או לתקן את התקלה. המודלים מבוססים על SD 1.5 הוותיק, כך שאיכות הפירוט הבסיסית מוגבלת בהשוואה למודלים מודרניים יותר.

שאלות
נפוצות

האם זה עולה כסף?

השימוש בעמוד עצמו פתוח בחינם דרך Hugging Face Spaces. אין תשלום על ההרצה, אך היא תלויה בזמינות של משאבי החומרה המשותפים.

למה האפליקציה לא מייצרת תמונות כרגע?

העמוד מדווח על שגיאת ריצה פנימית בקוד, ולכן הממשק תקוע כרגע. כדי להשתמש בה יש צורך לבדוק את הלוגים, לתקן את השגיאה ולהריץ מחדש בחשבון שלכם.

האם אפשר להריץ את זה על המחשב?

כן, הקוד פתוח תחת רישיון MIT וניתן להוריד את קובץ האפליקציה והמודלים. תצטרכו סביבת פייתון מתאימה וכרטיס מסך שיכול להחזיק מודלים של SD 1.5.

במה זה שונה מיצירת תמונה רגילה בטקסט?

כאן מחלקים את התמונה לאזורים לפי צבעים ומשייכים לכל אזור הנחיה נפרדת. זה מאפשר שליטה במיקום המדויק של כל פרט, מה שקשה מאוד להשיג בפרומפט יחיד.

איך משתמשים

מגדירים פרומפט לכל אזור, בוחרים מודל מתוך הרשימה, צובעים את הקנבס ולוחצים על כפתור הייצור. יש תמיכה בייבוא וייצוא של הגדרות הפלטה בקובץ JSON. הריצה מבוססת על כרטיס A10G ברשת ZeroGPU, כך שהתהליך אמור לקחת שניות בודדות כשהשרת פעיל.

הרישיון

הפרויקט מפורסם ברישיון MIT, שמאפשר שימוש חופשי, שינוי והרצה בקוד פתוח. המודלים שנטענים בפנים עשויים להיות כפופים לרישיונות הבסיס שלהם.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗