Instructions to use InstantX/InstantIR with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Diffusers
How to use InstantX/InstantIR with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline from diffusers.utils import load_image # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("InstantX/InstantIR", dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") prompt = "Turn this cat into a dog" input_image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png") image = pipe(image=input_image, prompt=prompt).images[0] - Notebooks
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这个是干吗用的啊,有comfyui节点可以使用么
#1
by demo001s - opened
如题
这是个图像修复模型,我们暂时没有comfyui
感谢大佬回复。
我昨天看了一下,运行他的话,好像要加载挺多模型的,想请问一下,修复一张1024X1024的图片,大概需要多少秒啊?
模型的优势在于修复哪些种类的图片呢。
这取决于你预期的修复质量和你的硬件。我们测试在V100上修复单张1024x1024的图片,采样30步需要大概30s。
我们观察下来在需要一定理解能力场景有较大优势,比如维持输入的景深(正确的前景/背景虚化)、再现复杂的线条、或者对局部纹理要求比较高的输入。可以参考我们的webpage给的例子!https://jy-joy.github.io/InstantIR/
多谢