Buckets:

mishig's picture
|
download
raw
2.16 kB

توليد الصور من العمق بتوجيه النص

يتيح لك StableDiffusionDepth2ImgPipeline تمرير موجه نصي وصورة أولية لتوجيه توليد صور جديدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك أيضًا تمرير depth_map للحفاظ على بنية الصورة. إذا لم يتم توفير depth_map، فإن خط الأنابيب يتنبأ تلقائيًا بالعمق عبر نموذج تقدير العمق المدمج.

ابدأ بإنشاء كائن من StableDiffusionDepth2ImgPipeline:

import torch
from diffusers import StableDiffusionDepth2ImgPipeline
from diffusers.utils import load_image, make_image_grid

pipeline = StableDiffusionDepth2ImgPipeline.from_pretrained(
    "stabilityai/stable-diffusion-2-depth",
    dtype=torch.float16,
    use_safetensors=True,
).to("cuda")  # or "mps", "xpu", "cpu"

الآن مرّر موجهك إلى خطّ الأنابيب. يمكنك أيضًا تمرير negative_prompt لمنع كلمات معينة من توجيه كيفية توليد الصورة:

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
init_image = load_image(url)
prompt = "two tigers"
negative_prompt = "bad, deformed, ugly, bad anatomy"
image = pipeline(prompt=prompt, image=init_image, negative_prompt=negative_prompt, strength=0.7).images[0]
make_image_grid([init_image, image], rows=1, cols=2)
المدخل المخرجات

Xet Storage Details

Size:
2.16 kB
·
Xet hash:
a69f1af04449c9e487635ab2e3ae64c30ef315162978fcf0f628bf62e680ff1d

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.