随着人工智能技术的飞速发展，图像编辑领域迎来了革命性的变革。传统的手动图像编辑方法已经逐渐被基于文本提示的AI模型所取代。这些模型，如Segment Anything Model (SAM)、Stable Diffusion和Grounding DINO，使得能够仅通过文本命令来执行图像编辑任务，包括对象识别、分割和替换等。本文将详细介绍如何利用这些强大的模型来构建自己的视觉编辑器，并展示如何通过文本提示来实现图像编辑的各种可能性。
在本教程中，将通过一系列步骤，展示如何使用这些AI模型来实现图像编辑。首先，将安装必要的库和模型，包括SAM、Stable Diffusion和GroundingDINO。然后，将使用GroundingDINO进行零样本对象检测，通过文本输入来获取图像中的特定对象。接着，将使用SAM从边界框中提取掩码，最后利用Stable Diffusion根据文本提示修改图像。
以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用这些模型来实现图像编辑。首先，需要安装必要的依赖库：
!pip -q install diffusers transformers scipy segment_anything
!git clone https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO.git
%cd GroundingDINO
!pip -q install -e .
接下来，将使用GroundingDINO进行零样本对象检测，并使用SAM提取掩码：
from groundingdino.util.inference import load_model, load_image, predict, annotate
TEXT_PROMPT = "fire hydrant"
boxes, logits, phrases = predict(
model=groundingdino_model,
image=img,
caption=TEXT_PROMPT,
box_threshold=BOX_TRESHOLD,
text_threshold=TEXT_TRESHOLD
)
img_annotated = annotate(image_source=src, boxes=boxes, logits=logits, phrases=phrases)[...,::-1]
然后，将使用Stable Diffusion根据文本提示修改图像：
prompt = "Phone Booth"
edited = pipe(prompt=prompt, image=original_img, mask_image=only_mask).images[0]
通过这些步骤，可以轻松地识别和替换图像中的对象，例如将啤酒瓶替换为可乐瓶。这种基于文本提示的图像编辑方式，不仅提高了编辑效率，也为设计师和开发者提供了更多的创意空间。
基于文本提示的图像编辑技术，为各种创新应用提供了可能。例如，可以快速原型设计，加速产品开发和测试；支持多样性，通过翻译和本地化视觉内容来提供替代方案；以及使用文本提示来加速图像和视频的编辑，满足个人创和企业大规模编辑任务的需求。