diffusers/main/vi/using-diffusers/unconditional_image_generation.md

Tạo ảnh không điều kiện

Tạo ảnh không điều kiện tạo ra các hình ảnh trông giống như một mẫu ngẫu nhiên từ dữ liệu huấn luyện mà mô hình đã được huấn luyện, vì quá trình khử nhiễu không được dẫn dắt bởi bất kỳ ngữ cảnh bổ sung nào như văn bản hoặc hình ảnh.

Để bắt đầu, hãy sử dụng DiffusionPipeline để tải checkpoint anton-l/ddpm-butterflies-128 nhằm tạo ra các hình ảnh của bướm. DiffusionPipeline sẽ tải xuống và lưu vào bộ nhớ đệm tất cả các thành phần mô hình cần thiết để tạo một hình ảnh.

from diffusers import DiffusionPipeline

generator = DiffusionPipeline.from_pretrained("anton-l/ddpm-butterflies-128").to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"
image = generator().images[0]
image

Bạn muốn tạo hình ảnh về một chủ đề khác? Hãy xem hướng dẫn huấn luyện để tìm hiểu cách huấn luyện mô hình tạo ra hình ảnh của riêng bạn.

Hình ảnh đầu ra là một đối tượng PIL.Image có thể được lưu:

image.save("generated_image.png")

Bạn cũng có thể thử nghiệm với tham số num_inference_steps, tham số này kiểm soát số bước khử nhiễu. Số bước khử nhiễu nhiều hơn thường tạo ra hình ảnh có chất lượng cao hơn, nhưng thời gian tạo sẽ lâu hơn. Hãy thoải mái điều chỉnh tham số này để xem nó ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng hình ảnh.

image = generator(num_inference_steps=100).images[0]
image

Hãy thử Space bên dưới để tạo một hình ảnh của một con bướm!