github： https://github.com/Atlas-wuu/Inpaint-Anything-Description

引言

前段时间看了万物分割SAM、文生图Stable Diffusion、开集检测Grounding DINO，它们之间可以互相补充，AIGC变得更加可控。Inpaint Anything将SAM与Stabel Diffusion结合，通过人工选择目标point的方式进行目标替换。
通过人工选择point交互，生成效率比较低，因此假期开发了Inpaint-Anything-Description，通过输入原始图片、图中需要替换的目标文本描述及替换后目标的文本描述即可。

安装

1. 通过conda创建python>=3.8的虚拟环境
   conda create -n inpaint python=3.8
conda activate inpaint
2. 从GitHub clone代码
   git clone https://github.com/Atlas-wuu/Inpaint-Anything-Description.git
3. 安装相关库
   安装 torch
   cd Inpaint-Anything-Description
pip install torch torchvision torchaudio
   安装SAM
   pip install -e segment_anything
   安装Stable Diffusion
   pip install diffusers transformers accelerate scipy safetensors
   安装GroundingDINO
   cd GroundingDINO
pip install -q -e .

Demo

src_prompt表示待替换目标描述；
dst_prompt表示替换后目标描述；

python fill_anything_str.py \
    --input_img ./example/fill-anything/sample1.png \
    --src_prompt "white dog"  \
    --dst_prompt "bear" \
    --dilate_kernel_size 50 \
    --output_dir ./results \
    --grounddino_model_type "swin_t" \
    --grounddino_ckpt ./pretrained_models/groundingdino_swint_ogc.pth \
    --sam_model_type "vit_h" \
    --sam_ckpt ./pretrained_models/sam_vit_h_4b8939.pth

下图为原图中白色狗替换为熊，
–src_prompt “white dog”
–dst_prompt “bear”

图1 原图

图2 白色狗

图3 熊

下图为原图中公交车替换为骑车的人，
–src_prompt “bus”
–dst_prompt “a man riding bike”

图1 原图

图2 公交车

图3 骑车的人

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