Ein nachvollziehbares Beispiel mit den Dateien
InvokeAI-Metadaten aus einer ursprünglichen PNG lesen
Verwenden Sie die ursprüngliche PNG, um einen unterstützten invokeai_metadata-Eintrag zu lesen. Der Extraktor kann den positiven und negativen Prompt sowie verfügbare Generierungseinstellungen zurückgeben, ohne neuen Text zu erzeugen.
Schritt für Schritt
- Laden Sie unten das InvokeAI-Beispiel herunter. Sein Datensatz ist synthetisch; die Pixel wurden per Code gezeichnet.
- Wählen Sie es im Extraktor für gespeicherte Prompts. Prüfen Sie, ob der Prompt drei gefaltete Papiersterne beschreibt.
- Öffnen Sie die gespeicherten Einstellungen. Das Beispiel enthält Seed 0, 30 Schritte, CFG-Skala 4.5 und den Scheduler euler.
Auch Seed null ist ein gespeicherter Wert
Diese Testdatei speichert absichtlich null als Seed. Null muss von einem fehlenden Feld unterschieden werden. Das unten veröffentlichte Ergebnis stammt aus der Ausführung unseres Leseprogramms mit der herunterladbaren Datei.
Gespeicherte Generierungsmaße beschreiben den Datensatz. Sie müssen nicht mit den aktuellen Pixelmaßen der Datei übereinstimmen; eine Bearbeitung oder ein manuell angehängter Datensatz kann Abweichungen verursachen.
Warum manche InvokeAI-Dateien keinen einzelnen Prompt liefern
isGenAI verarbeitet die unterstützte aktuelle Datensatzstruktur, die dieses Beispiel zeigt. Das belegt keine Unterstützung sämtlicher älterer InvokeAI-Formate oder angepasster Exporte.
Eine Datei kann unterschiedliche Haupt- und Stil-Prompts enthalten. Dieses Leseprogramm wählt nicht stillschweigend einen davon aus, wenn der unterstützte Datensatz mehr als eine Anweisung erfordert. Prüfen Sie in diesem Fall den ursprünglichen Workflow.
Interpretation und Auslesen getrennt halten
Die unten verlinkte Implementierung zeigt die Metadaten-Feldnamen und Importverarbeitung von InvokeAI. Unser herunterladbares Beispiel prüft unser Leseprogramm; es behauptet nicht, dass wir diese InvokeAI-Version ausgeführt oder mit ihren Einstellungen ein Bild reproduziert hätten.
Herunterladen · Ausführen · Vergleichen
Das geprüfte Beispiel ausprobieren
Wir haben das Bild per Code gezeichnet und kontrollierte Datensätze angehängt. Die gespeicherten Prompts und Modellnamen sind Demonstrationsdaten. Diese Dateien prüfen das Lesen von Datensätzen; für diese Testergebnisse wurden weder ein Bildgenerator noch eine Screenshot-App oder ein soziales Netzwerk verwendet.
Beobachtete Ausgabe
{
"format": "invokeai",
"prompt": "Controlled example: three folded paper stars",
"negative_prompt": "text",
"recorded_model": "demonstration-only",
"settings": {
"seed": "0",
"steps": 30,
"scheduler": "euler",
"cfg_scale": 4.5,
"width": 1024,
"height": 768
}
}Seed-Werte sind im JSON Zeichenfolgen, damit große Ganzzahlen ihre Genauigkeit behalten. Ein null-Ergebnis bedeutet hier, dass kein unterstützter gespeicherter Prompt zurückgegeben wurde.
Hashes und Reproduktion
- invokeai-record.png · 13.470 Bytes
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Testdateien und Beobachtungen stehen unter CC0-1.0. Alle Beobachtungen und Versionen herunterladen oder das Verfahren lesen. Das vollständige Node.js-Skript zur Reproduktion (benötigt sharp) erstellt dieselben Testeingaben und vergleicht Bytes und Pixel. Der isGenAI-Quellcode prüft zusätzlich gespeicherte Felder mit npx tsx scripts/build-guide-lab.ts.
Für die separate Exportstudie: die 18 Fälle zum Metadatenerhalt untersuchen.
Quellen und Methode
Die verlinkten Primärquellen beschreiben die Formate. Die Ausgaben der herunterladbaren Testdateien wurden mit automatisierten Prüfungen gegen das aktuelle isGenAI-Leseprogramm abgeglichen. Diese Anleitungen wurden mit KI-Unterstützung erstellt und anhand dieser Beispiele geprüft.
Fehler oder nicht unterstütztes Beispiel melden. Für einen signierten Datensatz: Content Credentials prüfen.