用ControlNet+Inpaint实现stable diffusion模特换衣
from PIL import Image
import numpy as np
from inpaint_model import Inpaint
from controlnet_model import ControlNet
# 加载模型
controlnet = ControlNet.from_pretrained("controlnet_resnet50_image_inpaint.pth")
inpaint_model = Inpaint()
# 读取图片
image = Image.open("模特原图.jpg")
mask = Image.open("掩码图.png").convert("L")
# 将掩码转换为二进制掩码
mask_array = np.array(mask)
mask_array = (mask_array > 128).astype(np.uint8) * 255
# 加载换衣图片
dress_image = Image.open("衣服图.jpg")
# 执行ControlNet和Inpaint模型
control_input = np.array(image)
dress_input = np.array(dress_image)
# 使用ControlNet生成对应的变换参数
control_output = controlnet.predict(control_input, dress_input)
# 应用变换参数到原图上
transformed_image = controlnet.apply_control_output(control_input, control_output)
# 使用Inpaint模型进行皮肤颜色传递
inpainted_image = inpaint_model.inpaint(transformed_image, mask_array)
# 将换衣图片与处理后的图片进行混合
combined_image = Image.blend(dress_image.convert("RGBA"), inpainted_image.convert("RGBA"), 0.7)
# 保存结果
combined_image.save("结果图.jpg")
这段代码展示了如何使用ControlNet和Inpaint模型来实现stable diffusion模型的模特换衣功能。首先加载模型,然后读取原始模特图片和掩码图片,将掩码转换为二进制掩码。接着加载要换上的衣服图片,然后使用ControlNet模型生成图像变换参数,并应用这些参数到原始图片上。然后使用Inpaint模型来修复由于变换造成的皮肤问题。最后,将衣服图片与处理过的图片进行混合,并保存结果。
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