使用场景

使用DiffusionKit生成具有特定风格或内容的艺术作品。

将现有图片通过图像到图像的功能转换为不同的风格或场景。

在研究项目中使用DiffusionKit进行模型的快速原型设计和测试。

产品特色

将PyTorch模型转换为Core ML格式，以在苹果硅片设备上进行高效推理。

使用MLX进行图像生成，支持多种参数调整以控制生成过程。

支持Stable Diffusion 3和FLUX模型，提供多样化的图像生成选项。

通过Python CLI或Swift代码进行图像生成，提供灵活的使用方式。

支持使用种子（seed）确保结果的可重复性。

支持本地检查点使用，允许用户加载自定义模型。

使用教程

1. 安装必要的Python环境和依赖。

2. 根据项目文档，使用pip安装DiffusionKit。

3. 如果需要，从Hugging Face Hub下载并接受Stable Diffusion 3的使用条款。

4. 将PyTorch模型转换为Core ML格式。

5. 使用提供的CLI工具或编写Python/Swift代码进行图像生成。

6. 根据需要调整生成参数，如种子、分辨率等。

7. 生成的图像可以通过指定路径保存到本地。