img2img-turbo

环境要求

• Python 3 环境（推荐使用 conda 或 venv 虚拟环境）
• 已安装 conda（或使用 python3-venv 替代）
• 仓库内提供 environment.yaml / requirements.txt 依赖文件
• 建议具备 GPU 环境（官方测速基于 A6000 / A100 显卡）

安装与启动步骤

1. 1克隆项目仓库

   把 img2img-turbo 源码下载到本地，后续所有命令都在该目录下执行。

   git clone https://github.com/GaParmar/img2img-turbo.git
   cd img2img-turbo

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2. 2创建 conda 环境

   用官方提供的 environment.yaml 一次性装好全部依赖，耗时较长请耐心等待。

   conda env create -f environment.yaml

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3. 3激活 conda 环境

   环境名固定为 img2img-turbo，激活后才能运行推理脚本。

   conda activate img2img-turbo

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4. 4或改用 venv 安装

   没有 conda 时可用虚拟环境替代，需先激活再按 requirements.txt 安装依赖。

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   pip install -r requirements.txt

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5. 5跑配对图像翻译

   以鸟图加提示词做边缘到图像（pix2pix-turbo）推理，结果写入 outputs 目录。

   python src/inference_paired.py --model_name "edge_to_image" 
       --input_image "assets/examples/bird.png" 
       --prompt "a blue bird" 
       --output_dir "outputs"

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6. 6跑草图转图像

   草图任务需额外指定 gamma 参数（示例为 0.4），配合较长的风格提示词效果更好。

   python src/inference_paired.py --model_name "sketch_to_image_stochastic" 
       --input_image "assets/examples/sketch_input.png" --gamma 0.4 
       --prompt "ethereal fantasy concept art of an asteroid. magnificent, celestial, ethereal, painterly, epic, majestic, magical, fantasy art, cover art, dreamy" 
       --output_dir "outputs"

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7. 7跑非配对图像翻译

   CycleGAN-Turbo 无需提示词，换 model_name 即可切换白天转黑夜、晴转雨等任务。

   python src/inference_unpaired.py --model_name "day_to_night" 
       --input_image "assets/examples/day2night_input.png" --output_dir "outputs"

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关键配置

如何确认成功

命令正常结束后无报错，且在 --output_dir 指定的 outputs 目录中生成对应的输出图片。

常见问题

注意事项

• 示例命令中的输入图片均来自仓库自带的 assets/examples 目录，替换成自己的图片时注意路径正确。
• conda 与 venv 两种安装方式二选一即可，不要重复安装依赖。
• 单步推理速度快，但显存需求与原 Stable Diffusion 类模型相当，显存不足时可换用小图测试。