Python實現(xiàn)一行代碼自動繪制藝術(shù)畫
更新時間：2022年12月30日 08:58:44 作者：Ckend
DiscoArt?是一個很牛的開源模塊，它能根據(jù)你給定的關(guān)鍵詞自動繪畫。本文就將利用這一模塊實現(xiàn)一行代碼自動繪制藝術(shù)畫，需要的可以參考一下
DiscoArt 是一個很牛的開源模塊，它能根據(jù)你給定的關(guān)鍵詞自動繪畫。
繪制過程是完全可見的，你可以在 jupyter 頁面上看見這個繪制的過程：
1.準(zhǔn)備
開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功安裝在電腦上,如果沒有，可以訪問這篇文章：超詳細Python安裝指南 進行安裝。
(可選1) 如果你用Python的目的是數(shù)據(jù)分析，可以直接安裝Anaconda，它內(nèi)置了Python和pip.
(可選2) 此外，推薦大家用VSCode編輯器，它有許多的優(yōu)點
請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴：
1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.
pip?install?discoart
為了運行 Discoart， 你需要Python 3.7+ 和支持 CUDA 的 PyTorch.
2.開始使用 Discoart
你可以在Jupyter中運行Discoart，這樣能方便地實時展示繪制過程：
from?discoart?import?create da = create()
這樣將使用默認的 文本描述 和參數(shù)創(chuàng)建圖像：
text_prompts: ??- A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation. ??- yellow color scheme init_image: width_height: [?1280,?768?] skip_steps:?0 steps:?250 init_scale:?1000 clip_guidance_scale:?5000 tv_scale:?0 range_scale:?150 sat_scale:?0 cutn_batches:?4 diffusion_model:?512x512_diffusion_uncond_finetune_008100 use_secondary_model: True diffusion_sampling_mode: ddim perlin_init: False perlin_mode: mixed seed: eta:?0.8 clamp_grad: True clamp_max:?0.05 randomize_class: True clip_denoised: False rand_mag:?0.05 cut_overview:?"[12]*400+[4]*600" cut_innercut:?"[4]*400+[12]*600" cut_icgray_p:?"[0.2]*400+[0]*600" cut_ic_pow:?1. save_rate:?20 gif_fps:?20 gif_size_ratio:?0.5 n_batches:?4 batch_size:?1 batch_name: clip_models: ??-?ViT-B-32::openai ??-?ViT-B-16::openai ??-?RN50::openai clip_models_schedules: use_vertical_symmetry: False use_horizontal_symmetry: False transformation_percent: [0.09] on_misspelled_token: ignore diffusion_model_config: cut_schedules_group: name_docarray: skip_event: stop_event: text_clip_on_cpu: False truncate_overlength_prompt: False image_output: True visualize_cuts: False display_rate:?1
創(chuàng)建出來的就是這個圖：
Create 支持的所有參數(shù)如下：
text_prompts: ??- A beautiful painting of a singular lighthouse, shining its light across a tumultuous sea of blood by greg rutkowski and thomas kinkade, Trending on artstation. ??- yellow color scheme init_image: width_height: [?1280,?768?] skip_steps:?0 steps:?250 init_scale:?1000 clip_guidance_scale:?5000 tv_scale:?0 range_scale:?150 sat_scale:?0 cutn_batches:?4 diffusion_model:?512x512_diffusion_uncond_finetune_008100 use_secondary_model: True diffusion_sampling_mode: ddim perlin_init: False perlin_mode: mixed seed: eta:?0.8 clamp_grad: True clamp_max:?0.05 randomize_class: True clip_denoised: False rand_mag:?0.05 cut_overview:?"[12]*400+[4]*600" cut_innercut:?"[4]*400+[12]*600" cut_icgray_p:?"[0.2]*400+[0]*600" cut_ic_pow:?1. save_rate:?20 gif_fps:?20 gif_size_ratio:?0.5 n_batches:?4 batch_size:?1 batch_name: clip_models: ??-?ViT-B-32::openai ??-?ViT-B-16::openai ??-?RN50::openai clip_models_schedules: use_vertical_symmetry: False use_horizontal_symmetry: False transformation_percent: [0.09] on_misspelled_token: ignore diffusion_model_config: cut_schedules_group: name_docarray: skip_event: stop_event: text_clip_on_cpu: False truncate_overlength_prompt: False image_output: True visualize_cuts: False display_rate:?1
你可以這么使用參數(shù)：
from?discoart?import?create da = create( ????text_prompts='A painting of sea cliffs in a tumultuous storm, Trending on ArtStation.', ????init_image='https://d2vyhzeko0lke5.cloudfront.net/2f4f6dfa5a05e078469ebe57e77b72f0.png', ????skip_steps=100, )
如果你不是用jupyter運行的，你也可以看到中間結(jié)果，因為最終結(jié)果和中間結(jié)果都會被創(chuàng)建在當(dāng)前工作目錄下，即
./{name-docarray}/{i}-done.png
./{name-docarray}/{i}-step-{j}.png
./{name-docarray}/{i}-progress.png
./{name-docarray}/{i}-progress.gif
./{name-docarray}/da.protobuf.lz4
name-docarray是運行時定義的名稱，如果沒有定義，則會隨機生成。i-*第幾個Batch。*-done-*是當(dāng)前Batch完成后的最終圖像。*-step-*是某一步的中間圖像，實時更新。*-progress.png是到目前為止所有中間結(jié)果的png圖像，實時更新。*-progress.gif是到目前為止所有中間結(jié)果的動畫 gif，實時更新。da.protobuf.lz4是到目前為止所有中間結(jié)果的壓縮 protobuf，實時更新。
3.顯示/保存/加載配置
如果你想知道你當(dāng)前繪圖的配置，有三種方法：
from?discoart?import?show_config show_config(da)?# show the config of the first run show_config(da[3])?# show the config of the fourth run show_config( ????'discoart-06030a0198843332edc554ffebfbf288' )?# show the config of the run with a known DocArray ID
要保存 Document/DocumentArray 的配置：
from?discoart?import?save_config save_config(da,?'my.yml')?# save the config of the first run save_config(da[3],?'my.yml')?# save the config of the fourth run
從配置中導(dǎo)入：
from?discoart?import?create, load_config
config = load_config('my.yml')
create(**config)此外，你還能直接把配置導(dǎo)出為圖像的形式
from?discoart.config?import?save_config_svg save_config_svg(da)
到此這篇關(guān)于Python實現(xiàn)一行代碼自動繪制藝術(shù)畫的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python繪制藝術(shù)畫內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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