semvec/pypi-packages huggingface dataset:
proddiffuser 0.2.0
A Python application for generating backgrounds based on prompts and combining them with product images.
Requires Python: >=3.6

# ProdDiffuser

ProdDiffuserは、製品画像と背景画像を組み合わせて、プロンプトに基づいた背景生成を行うPythonアプリケーションです。

- **背景画像が用意されている場合**:
  - `assets`ディレクトリに背景画像を配置すると、製品画像と指定された背景画像が合成されます。

- **背景画像が用意されていない場合**:
  - 背景画像がない場合、[Hugging Faceのyahoo-inc/photo-background-generationモデル](https://huggingface.co/yahoo-inc/photo-background-generation)を使用して、プロンプトに基づいた背景を生成し、製品画像と合成します。


# 機能

- 製品画像と背景画像の合成
- プロンプトに基づく背景生成
- 画像のリサイズとパディング

# 必要条件
- ローカルPython環境
- Docker
- NVIDIA GPU（オプション、GPUを使用する場合）

# セットアップ

## ローカルで実行する場合
GPUを使う場合は以下を参考にCUDAをインストールしてください。
https://qiita.com/YokoPhys-h/items/274aecc84a7c42b1efb2

```bash
pip install -r requirements.txt
python src/main.py
```


## Dockerを使用する場合
GPUを使う場合
   以下を参考にしてください。
   https://qiita.com/YokoPhys-h/items/274aecc84a7c42b1efb2

1. **Dockerイメージのビルド**

   プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行してDockerイメージをビルドします。

   ```bash
   docker build -t prod_diffuser .
   ```

2. **Dockerコンテナの実行**

   GPUを使用する場合は以下のコマンドを実行します。

   ```bash
   docker run --rm -it --gpus all prod_diffuser
   ```

   **GPUがなくても動作します**。GPUがない場合でも、以下のコマンドで実行可能です。

   ```bash
   docker run --rm -it prod_diffuser
   ```

# ファイルについて

1. `assets`ディレクトリに製品画像と背景画像を配置します。
2. `src/main.py`内のパラメータを必要に応じて変更します。
3. 上記の手順でDockerコンテナを実行し、生成された画像が`output`ディレクトリに保存されます。

# パラメータの説明

- `product_image_path`: 製品画像のパスを指定します。
- `background_image_path`: 背景画像のパスを指定します。背景画像がない場合は、プロンプトに基づいて生成されます。
- `output_path`: 生成された画像の保存先パスを指定します。
- `prompt`: 背景生成に使用するプロンプトを指定します。背景画像がない場合に使用されます。
- `target_size`: 出力画像のサイズを指定します（幅, 高さ）。
- `scale`: 製品画像のスケールを指定します。1.0で元のサイズ、0.5で半分のサイズになります。
- `position`: 製品画像を配置する位置を指定します。`None`の場合は中央に配置されます。
- `seed`: 画像生成のランダムシードを指定します。再現性のある結果を得るために使用します。
- `num_inference_steps`: 画像生成の推論ステップ数を指定します。ステップ数が多いほど詳細な画像が生成されます。
- `controlnet_conditioning_scale`: ControlNetの条件付けスケールを指定します。生成画像の制御に影響を与えます。
ProdDiffuser 0.1.1.1
A Python application for generating backgrounds based on prompts and combining them with product images.
Requires Python: >=3.6

# ProdDiffuser

ProdDiffuserは、製品画像と背景画像を組み合わせて、プロンプトに基づいた背景生成を行うPythonアプリケーションです。

- **背景画像が用意されている場合**:
  - `assets`ディレクトリに背景画像を配置すると、製品画像と指定された背景画像が合成されます。

- **背景画像が用意されていない場合**:
  - 背景画像がない場合、[Hugging Faceのyahoo-inc/photo-background-generationモデル](https://huggingface.co/yahoo-inc/photo-background-generation)を使用して、プロンプトに基づいた背景を生成し、製品画像と合成します。


# 機能

- 製品画像と背景画像の合成
- プロンプトに基づく背景生成
- 画像のリサイズとパディング

# 必要条件
- ローカルPython環境
- Docker
- NVIDIA GPU（オプション、GPUを使用する場合）

# セットアップ

## ローカルで実行する場合
GPUを使う場合は以下を参考にCUDAをインストールしてください。
https://qiita.com/YokoPhys-h/items/274aecc84a7c42b1efb2

```bash
pip install -r requirements.txt
python src/main.py
```


## Dockerを使用する場合
GPUを使う場合
   以下を参考にしてください。
   https://qiita.com/YokoPhys-h/items/274aecc84a7c42b1efb2

1. **Dockerイメージのビルド**

   プロジェクトのルートディレクトリで以下のコマンドを実行してDockerイメージをビルドします。

   ```bash
   docker build -t prod_diffuser .
   ```

2. **Dockerコンテナの実行**

   GPUを使用する場合は以下のコマンドを実行します。

   ```bash
   docker run --rm -it --gpus all prod_diffuser
   ```

   **GPUがなくても動作します**。GPUがない場合でも、以下のコマンドで実行可能です。

   ```bash
   docker run --rm -it prod_diffuser
   ```

# ファイルについて

1. `assets`ディレクトリに製品画像と背景画像を配置します。
2. `src/main.py`内のパラメータを必要に応じて変更します。
3. 上記の手順でDockerコンテナを実行し、生成された画像が`output`ディレクトリに保存されます。

# パラメータの説明

- `product_image_path`: 製品画像のパスを指定します。
- `background_image_path`: 背景画像のパスを指定します。背景画像がない場合は、プロンプトに基づいて生成されます。
- `output_path`: 生成された画像の保存先パスを指定します。
- `prompt`: 背景生成に使用するプロンプトを指定します。背景画像がない場合に使用されます。
- `target_size`: 出力画像のサイズを指定します（幅, 高さ）。
- `scale`: 製品画像のスケールを指定します。1.0で元のサイズ、0.5で半分のサイズになります。
- `position`: 製品画像を配置する位置を指定します。`None`の場合は中央に配置されます。
- `seed`: 画像生成のランダムシードを指定します。再現性のある結果を得るために使用します。
- `num_inference_steps`: 画像生成の推論ステップ数を指定します。ステップ数が多いほど詳細な画像が生成されます。
- `controlnet_conditioning_scale`: ControlNetの条件付けスケールを指定します。生成画像の制御に影響を与えます。
simple-drive 2.0.9
Use Google Drive API in the simplest way

# simple-drive
[![Downloads](https://img.shields.io/pypi/dm/simple-drive)](https://pypi.org/project/simple-drive)
[![Pypi](https://img.shields.io/pypi/v/simple-drive?label=pip&logo=PyPI&logoColor=white)](https://pypi.org/project/simple-drive)
[![contributions welcome](https://img.shields.io/badge/contributions-welcome-brightgreen.svg)](https://github.com/tranngocminhhieu/simple-drive/issues)
[![MIT](https://img.shields.io/github/license/tranngocminhhieu/simple-drive)](https://github.com/tranngocminhhieu/simple-drive/blob/main/LICENSE)

![simple-drive.jpg](https://raw.githubusercontent.com/tranngocminhhieu/simple-drive/main/docs/simple-drive.jpg)

This package is designed to make it easier for Python users to utilize the Google Drive API. The syntax is concise and easy to understand, and it was developed based on the [Google Drive API documentation](https://developers.google.com/drive/api/).

## Main features

### Files
- create
- create_shortcut
- upload
- get
- move
- copy
- rename
- restrict
- list
- download
- export
- empty_trash
- trash
- delete

### Perissions
- add
- transfer_ownership
- get
- update
- list
- remove

### Comments
- create
- get
- update
- list
- delete

### Replies
- create
- get
- update
- list
- delete

### Revisions
- get
- list
- delete

## Installation
### Install from GitHub
```shell
pip install --upgrade git+https://github.com/tranngocminhhieu/simple-drive.git
```
### Install from PyPI
```shell
pip install --upgrade simple-drive
```

##  User manual

Please read the [Documents](https://tranngocminhhieu.gitbook.io/simple-drive).

Quick start example:

```python
from simple_drive import Auth, Drive, MimeTypes, Roles

# Authorize with a service account
auth = Auth.from_service_account_file(file='service_account.json')

# Drive object
drive = Drive(auth=auth, verbose=True)

# Create a folder
folder = drive.Files.create(name='Example folder', mime_type=MimeTypes.FOLDER, dest_folder_id=None)

# Add editor permission for someone
drive.Permissions.add(file_id=folder['id'], email='her@gmail.com', role=Roles.EDITOR)

# ...
```

---

I welcome your contributions!
pyReqCheck 0.991
Python library for checking if any modules are missing in your project's requirements.txt file
Requires Python: >=3.8

# pyReqCheck
Python library for checking if any modules are missing in your project's requirements.txt file


# Install
`pip install pyReqCheck`

# Run
`python -m pyReqCheck`

# Options
to ignore modules you can add the name of the modules as input argument like so:
`python -m pyReqCheck -i module_name1 module_name2 ...`

## Success
`::success:: All packages are used in requirements.txt`

## warning

`::warning:: Package in requirements.txt file not used in any modules: []`

## Failure
`::error:: One or more packages are imported but not found in requirements.txt: [comma seperated list of missing modules]`