コード書き換えて大成功！

こんにちは！サキナオコです！^o^

先日の元画像を読みこんでネガティブプロンプト入れて3枚っていうの、
ちょっと書き換えてやってみました！

できました〜1番下のコードです！
参考にさせていただいた素晴らしい先輩方に感謝いたします！

GoogleColabに接続したら1と2を順番に実行する。
あとはお好きな方を実行。

1★基本の読み込み

!pip install diffusers[torch]==0.8.1 transformers

from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
from datetime import datetime
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5",
torch_dtype=torch.float16, revision="fp16").to("cuda")

Google drive をマウントしておく

2★生成画像をドライブへ保存できるようにする

import os
os.chdir('/content/drive/MyDrive/保存したいフォルダ名')

★元画像の読み込みと1枚画像作成

from PIL import Image
from torch import autocast

# 入力画像から画像生成
init_image = Image.open("/content/drive/MyDrive/元画像名.png").convert("RGB")
prompt = "お好きなプロンプト"
with autocast("cuda"):
    images = pipe(
        prompt=prompt,          # プロンプト
        init_image=init_image,  # 入力画像
        strength=0.2,          # 入力画像と出力画像と相違度 (0.0〜1.0)
        guidance_scale=7.5,     # プロンプトと出力画像の類似度　(7〜11)
        ).images
images[0].save("保存名.png")

★ネガティブプロンプトを入れて3枚作成

prompt = "お好きなプロンプト" 
#ネガティブプロンプト
n_prompt = "入れたいネガティブプロンプト"
#生成枚数
num_images = 3

#画像を生成
for i in range(num_images):

  #推論を実行
  image = pipe(prompt, negative_prompt=n_prompt).images[0]
  date = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
  path = date + ".png"

  #画像を保存
  image.save(path)

new!★元画像読み込み＋ネガティブプロンプト＋3枚生成して保存

from PIL import Image
from torch import autocast
#画像を読みこんでネガティブプロンプトも入れて3枚出力する
#画像読み込み
init_image = Image.open("使用したい画像のGoogleドライブのパス").convert("RGB")
#プロンプト
prompt = "お好きなプロンプト"
#ネガティブプロンプト
n_prompt = "入れたいネガティブプロンプト"
#生成枚数
num_images = 3

#推論を実行

for i in range(num_images):
  with autocast("cuda"):
    images = pipe(
        prompt=prompt,          # プロンプト
        negative_prompt=n_prompt,　　# ネガティブプロンプト
        init_image =init_image,  # 入力画像
        strength=0.2,          # 入力画像と出力画像と相違度 (0.0〜1.0)
        guidance_scale=7.5,     # プロンプトと出力画像の類似度　(7〜11)
        ).images[0]

  date = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
  path = date + ".png"

  #画像を保存
  images.save(path)

無事動いた瞬間はうれしかったなぁ〜〜^o^