Generador de imágenes de IA

Aprende a Generar tus Propias Imágenes con IA

Con esta página buscamos explorar el fascinante mundo de la inteligencia artificial avanzada, que utiliza técnicas de difusión para generar imágenes realistas y creativas. Aquí, analizaremos sus capacidades y cómo podemos aprovecharlas para desarrollar nuestro propio creador de imágenes.

Requisitos de Hardware:

1. GPU NVIDIA: Asegúrate de tener una GPU NVIDIA instalada en tu sistema. Los modelos de alto rendimiento suelen requerir GPU más potentes para acelerar el procesamiento.

2. Memoria GPU: Verifica que tu GPU tenga suficiente memoria para cargar y ejecutar el modelo. Los modelos más grandes y complejos pueden requerir más memoria.

También puedes utilizar un sitio como Hugging Face para subir tus archivos y ejecutar tu aplicación.

Preparación del Entorno de Desarrollo

Antes de comenzar a programar, asegúrate de tener Python instalado.

Instalación de Dependencias

Antes de comenzar, asegúrate de tener todas las bibliotecas necesarias instaladas.

pip install streamlit accelerate transformers diffusers customtkinter torch torchvision torchaudio python-dotenv python-decouple pillow

Autenticación y Carga del Modelo

Configuraremos las credenciales necesarias y cargaremos el modelo Stable-Diffusion-v1-4 utilizando la biblioteca diffusers.

import streamlit as st customtkinter as ctk from PIL import ImageTk from decouple import config import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline # Creacion de la app st.set_page_config( page_title="Creador de imágenes de IA", page_icon=":seedling:", layout="wide" ) # Panel izquierdo de la pagina st.sidebar.title("Describa que imagen desea crear") auth_token = config('auth_token') # Input prompt prompt = st.sidebar.text_area("Entre la descripción:", height=10, max_chars=512) # Modelo cargando modelid = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(modelid, revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=auth_token) pipe.to(device) pipe.enable_attention_slicing() generated_image = None # Genera las imagenes despues de dar el click en el boton if st.button("Generar Imágenes"): with st.spinner("Generando las imágenes..."): generated_image = [pipe(prompt, guidance_scale=10.5)[0] for _ in range(4)] st.write("Entre el texto y haz clic en generar imagen.", generated_image[0]) # Muestra las imagenes if generated_image: # Display generated images for i, image in enumerate(generated_image): st.image(image, caption=f"Generated Image {i + 1}", width=200, use_column_width=False, channels="BGR")

Después de ejecutarlo, debería aparecer así: