helo.py

app.py

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+!pip install diffusers
+!pip install transformers
+
+import torch
+from diffusers import StableDiffusionImg2ImgPipeline
+from diffusers.utils import load_image
+import gradio as gr
+
+# Dispositivo de processamento
+device = "cuda"
+
+# Carregar o modelo CompVis/stable-diffusion-v1-4 (compatível com Img2ImgPipeline)
+pipe = StableDiffusionImg2ImgPipeline.from_pretrained(
+    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",  # Modelo compatível
+    torch_dtype=torch.float16
+)
+pipe = pipe.to(device)
+
+# Carregar a imagem inicial
+url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/stable-samples/img2img/sketch-mountains-input.jpg"
+init_image = load_image(url).resize((1024, 1024))
+
+# Prompt a ser usado para geração
+prompt = "cat wizard, gandalf, lord of the rings, detailed, fantasy, cute, adorable, Pixar, Disney, 8k"
+
+# Função de geração de imagem a partir de um prompt e uma imagem inicial
+def generate_image(prompt, image):
+    image = pipe(
+        prompt=prompt, 
+        image=image, 
+        num_inference_steps=50,  # Aumentar o número de passos pode melhorar a qualidade
+        strength=0.75,  # Reduzir a força ajuda a manter mais da imagem original (rosto consistente)
+        guidance_scale=7.5  # Controle de qualidade para manter o rosto mais detalhado
+    ).images[0]
+    return image
+
+# Interface com Gradio para facilitar a geração de imagens
+gr.Interface(
+    fn=generate_image, 
+    inputs=["text", "image"], 
+    outputs="image"
+).launch()