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import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import matplotlib.pyplot as plt

# Vérifiez si CUDA est disponible
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Chargez le modèle Stable Diffusion
model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4"  # Modèle à partir de Hugging Face
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)

# Fonction pour générer des images
def generate_image(prompt, num_images=1):
    images = []
    for _ in range(num_images):
        with torch.no_grad():
            image = pipe(prompt).images[0]
            images.append(image)
    return images

# Génération d'images à partir d'un prompt
prompt = "a fantasy landscape with mountains and a river"
generated_images = generate_image(prompt, num_images=1)

# Affichage de l'image générée
for img in generated_images:
    plt.imshow(img)
    plt.axis('off')
    plt.show()

	import torch
	from diffusers import StableDiffusionPipeline
	import matplotlib.pyplot as plt

	# Vérifiez si CUDA est disponible
	device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

	# Chargez le modèle Stable Diffusion
	model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" # Modèle à partir de Hugging Face
	pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id).to(device)

	# Fonction pour générer des images
	def generate_image(prompt, num_images=1):
	images = []
	for _ in range(num_images):
	with torch.no_grad():
	image = pipe(prompt).images[0]
	images.append(image)
	return images

	# Génération d'images à partir d'un prompt
	prompt = "a fantasy landscape with mountains and a river"
	generated_images = generate_image(prompt, num_images=1)

	# Affichage de l'image générée
	for img in generated_images:
	plt.imshow(img)
	plt.axis('off')
	plt.show()