CLIPSeg によるインペインティングを試す

npaka

2022年12月23日 17:26

CLIPSeg によるインペインティングを試したので、まとめました。

前回

1. CLIPSegによるマスク画像の作成

「CLIPSeg」でStable Diffusionのインペインティングで利用するマスク画像を作成します。

(1) メニュー「編集→ノートブックの設定」で、「ハードウェアアクセラレータ」に「GPU」を選択。

(2) パッケージのインポート。

# パッケージのインポート
!pip install -q transformers

(3) プロセッサとモデルの準備。

from transformers import CLIPSegProcessor, CLIPSegForImageSegmentation

# プロセッサとモデルの準備
processor = CLIPSegProcessor.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
model = CLIPSegForImageSegmentation.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

(4) 画像のアップロード。
左端のフォルダアイコンでファイル一覧を表示し、画像をアップロードします。

アップロードするのは、次の画像になります。

・image.jpg

(5) 画像の読み込み。

from PIL import Image

# 画像の読み込み
image = Image.open("image.jpg")
image

(6) プロンプトの準備。

# プロンプトの準備
prompts = ["cat"]

(7) 推論の実行。
今回は、プロンプトが1つだけなので、unsqueeze(0)を2回呼んでシェイプを [1, 1, 352, 352] に整えています。

import torch

# 推論の実行
inputs = processor(
    text=prompts, 
    images=[image] * len(prompts), 
    padding="max_length", 
    return_tensors="pt")
with torch.no_grad():
  outputs = model(**inputs)
preds = outputs.logits.unsqueeze(0).unsqueeze(0)

(8) 結果の表示。

import matplotlib.pyplot as plt

# 結果の表示
_, ax = plt.subplots(1, len(prompts) + 1, figsize=(3*(len(prompts) + 1), 4))
[a.axis('off') for a in ax.flatten()]
ax[0].imshow(image)
[ax[i+1].imshow(torch.sigmoid(preds[i][0])) for i in range(len(prompts))];
[ax[i+1].text(0, -15, prompt) for i, prompt in enumerate(prompts)];

(9) マスク画像の生成。
cv2.threshold()の第2引数 (以下では160) で、しきい値を調整します。オブジェクトのインペインティングは160、背景のインペインティングは100と、範囲を調整しています。

import cv2 

# マスクの生成
plt.imsave("seg.png", torch.sigmoid(preds[0][0]))
gray_image = cv2.cvtColor(cv2.imread("seg.png"), cv2.COLOR_BGR2GRAY)
(thresh, bw_image) = cv2.threshold(gray_image, 160, 255, cv2.THRESH_BINARY)
cv2.imwrite("mask.png", bw_image)
Image.open("mask.png")

"cat"のマスク画像が生成されます。

・mask.png

2. Stable Diffusion のインペインティングの準備

「Stable Diffusion」のインペインティングの準備手順は、次のとおりです。

(1) パッケージのインポート。

# パッケージのインポート
!pip install diffusers[torch] transformers accelerate scipy safetensors

(2) パイプラインの準備。

from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline
import torch

# パイプラインの準備
pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-inpainting",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

3. オブジェクトのインペインティング

"cat"のマスク + "dog in the room" で、猫を犬に描き換えます。

(1) オブジェクトのインペインティング。

from PIL import Image

# パラメータ
prompt = "dog in the room"
init_image = Image.open("image.jpg").convert("RGB")
mask_image = Image.open("mask.png").resize((512,512)).convert("RGB")

# インペインティング
image = pipe(
    prompt=prompt, 
    image=init_image, 
    mask_image=mask_image, 
    num_inference_steps=25
).images[0]
image

4. 背景のインペインティング

"cat"以外のマスク + "cat in the flower garden" で、背景を花畑に描き換えます。

(1) 背景のインペインティング。
cat以外とするため、ImageOps.invert()で白黒を反転しています。

from PIL import Image, ImageOps

# パラメータ
prompt = "cat in the flower garden"
init_image = Image.open("image.jpg").convert("RGB")
mask_image = Image.open("mask.png").resize((512,512)).convert("RGB")
mask_image = ImageOps.invert(mask_image)

# インペインティング
image = pipe(
    prompt=prompt, 
    image=init_image, 
    mask_image=mask_image, 
    num_inference_steps=25
).images[0]
image