統合ソリューションの開発
技術展開には3つの重要な段階がある：
環境準備
- Python 3.8+とCUDA 11.7（GPUアクセラレーションに必要）をインストールする。
- 依存ライブラリのインストールコマンド：
pip install torch transformers diffusers accelerate
コア・コードの実装
主要パラメータの設定を示すサンプルコード：
pipeline = QwenImageEditPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Edit", torch_dtype=torch.float16)
pipeline.to("cuda")
inputs = {
"image": Image.open("input.jpg"),
"prompt": "将沙发材质改为真皮",
"true_cfg_scale": 7.0, # 控制修改强度（3-10）
"negative_prompt": "模糊,低质量", # 排除不想要的效果
"num_inference_steps": 30
}
最適化の提案
- バッチモード：大量の画像をtorch.DataLoaderで高速化。
- メモリ管理：pipe.enable_model_cpu_offload()を使ってビデオメモリの圧迫を緩和する。
- Quantitative deployment: グラフィックス・メモリの最適化のために load_in_8bit=True パラメータを追加。
この答えは記事から得たものである。Qwen-Image-Edit: テキストコマンドに基づく画像編集AIモデルについて
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