Datawhale X 魔搭 AI夏令营--AIGC Task3

Datawhale X 魔搭 AI夏令营–AIGC Task3

文章目录

ComfyUI

目前主流GUI有三种：使用范围最广的以窗口式为特征的Web UI，节点式工作流为特征并且方便作为后端使用的ComfyUI，只需关注提示词无需在乎各种复杂参数的Fooocus

ComfyUI是基于节点工作的用户界面，主要用于操作图像的生成技术，核心模块有模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器，ComfyUI 的特别之处在于它采用了一种模块化的设计，把图像生成的过程分解成了许多小的步骤，每个步骤都是一个节点。这些节点可以连接起来形成一个工作流程，这样用户就可以根据需要定制自己的图像生成过程

实践

下载安装，进入ipynb文件执行全部代码

git lfs install
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/maochase/kolors_test_comfyui.git
mv kolors_test_comfyui/* ./
rm -rf kolors_test_comfyui/
mkdir -p /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/
mv epoch=0-step=500.ckpt /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/   

找到This is the URL to access ComfyUI

启动后，通过代码输出的链接查看 UI 页面

点击右侧“Load”，加载“kolors_example.json”（不带 LoRA）或者 “kolors_with_lora_example.json”（带 LoRA）

加载 LoRA 时，请在“lora_path”处填入 LoRA 模型的路径，例如 /mnt/workspace/models/lightning_logs/version_0/checkpoints/epoch=0-step=500.ckpt

Lora微调

想要在云端使用本地图片作为数据集时，可以把图片上传至gitee等平台，再在云端git clone，通义给出的代码如下

# 切换到你的项目目录
cd /path/to/your/project

# 初始化 Git 仓库
git init

# 添加所有文件到暂存区
git add .

# 提交更改
git commit -m "Initial commit"

# 创建远程仓库后，获取仓库的 URL
# 假设你的 Gitee 仓库 URL 为 https://gitee.com/username/reponame.git
git remote add origin https://gitee.com/username/reponame.git

# 推送代码到远程仓库
git push -u origin master

import os

def batch_rename_images(folder_path, filetype):
    # 获取文件夹中的所有文件
    files = os.listdir(folder_path)
    
    # 过滤出特定类型的文件
    image_files = [f for f in files if f.endswith(filetype)]
    
    # 对图片文件进行排序，确保按顺序重命名
    image_files.sort()
    
    # 重命名每个图片文件
    for i, filename in enumerate(image_files, start=1):
        # 构建新的文件名
        new_filename = f"{i}.{filetype}"
        
        # 获取完整的源文件路径和目标文件路径
        src = os.path.join(folder_path, filename)
        dst = os.path.join(folder_path, new_filename)
        
        # 重命名文件
        os.rename(src, dst)

# 使用
folder_path = "./"
filetype = "jpg"

batch_rename_images(folder_path, filetype)

from PIL import Image
import os

def convert_png_to_jpg(input_folder, output_folder):
    # 确保输出文件夹存在
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 获取所有PNG文件
    png_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.lower().endswith('.png')]

    # 遍历所有PNG文件
    for png_file in png_files:
        # 构建完整的输入和输出路径
        input_path = os.path.join(input_folder, png_file)
        jpg_file = os.path.splitext(png_file)[0] + '.jpg'
        output_path = os.path.join(output_folder, jpg_file)

        # 打开PNG图片
        with Image.open(input_path) as img:
            # 转换为RGB模式（因为PNG可以是RGBA）
            img_rgb = img.convert('RGB')
            # 保存为JPG格式
            img_rgb.save(output_path, 'JPEG')

# 使用
input_folder = './'  # 当前目录
output_folder = './'

convert_png_to_jpg(input_folder, output_folder)

import os
import glob

def delete_png_files(directory):
    # 使用glob获取指定目录中所有后缀名为".png"的文件列表
    png_files = glob.glob(os.path.join(directory, "*.png"))
    
    # 遍历文件列表，逐个删除文件
    for png_file in png_files:
        try:
            os.remove(png_file)
            print(f"已删除文件：{png_file}")
        except OSError as e:
            print(f"删除文件时出错：{e}")

# 使用
directory = './'  # 当前目录
delete_png_files(directory)

总结